大多数现有的图像到图像翻译框架——将一个域中的图像映射到另一个域的对应图像——都是基于监督学习的,即学习翻译函数需要两个域中对应的图像对。这在很大程度上限制了它们的应用,因为在两个不同的领域中捕获相应的图像通常是一项艰巨的任务。为了解决这个问题,我们提出了基于变分自动编码器和生成对抗性网络的无监...
文章当年的无监督多模态图像转换领域中多数方法通过过于简单的一对一峰值映射来进行图像转换,这导致了效果并不好,因为简单的峰值映射无法很好地保证统一性与稳定性,因此作者提出了 Multimodal Unsupervised Image-to-imageTranslation (MUNIT) framework,通过将图像分解为域间不变的内容代码(代表图片的内容,因为即使是不同...
已经提出了对GANs的各种改进,例如多阶段生成、更好的训练目标以及与自动编码器的组合。在这项工作中,我们使用GANs来将翻译图像的分布与目标域中的真实图像对齐。 图像到图像的翻译:Isola等人提出了第一个基于条件GANs的图像到图像翻译的统一框架,Wang等人将其扩展到生成高分辨率图像。最近的研究也试图在没有监督的情况...
image-to-image translation network 1.Reconstruction loss( 重建损失) L^{self} 是x的原始content feature与构建的x style生成的图像与原图越逼近 , 使得x style更加精确表达x的风格 L^{cyc} 是将x内容特征与y风格特征产生的图像再用x风格特征产生的图像 与 原图逼近 2.Adversarial loss 目的是为了最小化两个...
Unsupervised Image-to-Image Translation Networks Abstract: 无监督图像到图像的翻译目的是学习不同域图像的一个联合分布,通过使用来自单独域图像的边缘分布。给定一个边缘分布,可以得到很多种联合分布。如果不加入额外的假设条件的话,从边缘分布无法推出联合分布。为了解决这个问题,作者提出了一个shared-latent空间假设...
3 Multimodal Unsupervised Image-to-image Translation 3.1 Assumptions 令x1∈Χ1, x2∈X2是来自两个不同图像域的图像。在无监督的图像到图像的转移设置中,我们从两个边缘分布p(x1)和p(x2)中抽取样本,不访问联合分布p(x1,x2)。我们的目标是使用习得的图像-图像转换模型p(x1→2|x1)和p(x2→1|x2)来...
Unsupervised image-to-image translation is a challenging task for computer vision. The goal of image translation is to learn a mapping between two domains, without corresponding image pairs. Many previous works only focused on image-level translation but ignored image features processing, which led ...
Unsupervised Attention-guided Image-to-Image Translation 解读 本文和上一篇show,Attend一样,都是基于attention机制的图像转换。两篇文章的工作大体是相似的,但是这篇文章的代码开源了。 这篇文章和上篇文章一样都是做图像域转换,并且在转换时都想要只关注图像中的前景,达到前景转换而背景不变的效果。 在上一篇...
本文和上一篇show,Attend一样,都是基于attention机制的图像转换。两篇文章的工作大体是相似的,但是这篇文章的代码开源了。 这篇文章和上篇文章一样都是做图像域转换,并且在转换时都想要只关注图像中的前景,达到前景转换而背景不变的效果。 在上一篇blog中已经介绍过了图像域转换,所以这里就直接开始讲作者提出的模型...
简介 Unsupervised attention-guided image-to-image translation.NIPS-2018,Cited-53. Open source,official,tf,star-240. 关键字 Image-to-Image,注意力机制,CycleGAN,无监督,深度学习,机器学习 正文 1. 动机 针对目前的image-to-image任务在图像的全局上使用判别器判别会造成转换的...