Apr, 2016

使用马尔科夫生成对抗网络预计算的实时纹理合成

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TL;DR本文提出了 Markovian Generative Adversarial Networks (MGANs) 的方法，用于训练具有高效纹理合成功能的生成神经网络。通过对 Markovian patch 的特征统计进行捕捉，可以直接生成具有任意尺寸的输出，从而使合成图像的速度显著提高，并在纹理合成、样式转移和视频样式化等领域得到应用。
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发现论文，激发创造
  • 空间生成对抗网络纹理合成

    本文介绍了一种基于生成对抗网络的新型纹理合成模型，即空间 GAN（SGAN），其通过将输入噪声分布空间从单一向量延展至整个空间张量，实现了高品质、高可扩展性和快速实时正向生成等特点，并能够将多个不同类别的源图像融合到复杂的纹理中。同时，本文还讨论了该方法的一些局限性，并将其与其他神经纹理生成技术进行了比较。

    Nov, 2016

  • 对抗特征匹配的文本生成

    该研究提出了一种通过敌对训练生成逼真文本的框架，采用了 LSTM 作为生成器，卷积网络作为判别器，并使用核距离度量匹配真实和合成句子的高维潜在特征分布，从而缓解了模式崩溃问题，并在定量评估方面表现出优越性，证明了该模型可以生成逼真的句子。

    Jun, 2017

  • 生成对抗文本到图像的合成

    利用递归神经网络和深度卷积生成对抗网络构建了新的深度架构和 GAN 公式，将字符转换为像素，有效地将文本和图像建模相结合，从而实现了从详细文本描述中生成花和鸟的逼真图像的能力。

    May, 2016

  • 通过生成对抗网络实现高质量面部表面和纹理合成

    提出了一种基于 3D 可变形模型和生成对抗网络的面部综合模型，使用普适化方法将几何数据映射到二维平面，实现了对数字扫描的几何数据高效处理，在人类纹理参数空间中生成逼真的面部纹理和它们的对应几何图形，从而获得了新的高分辨率 3D 面孔。

    Aug, 2018

  • DM-GAN: 动态记忆生成对抗网络用于文本到图像合成

    本研究提出一种动态内存生成对抗网络（DM-GAN），用于解决现有文字生成图片方法在生成高质量图像过程中存在的问题。DM-GAN 能够更准确地从文本描述生成图像，其中一个动态内存模块被引入以完善模糊的图像内容，并通过一个内存写入门来选择重要的文本关键信息。实验结果表明，DM-GAN 模型在 Caltech-UCSD 鸟类 200 数据集和 Microsoft COCO 数据集上的性能超越了现有方法。

    Apr, 2019

  • 生成对抗网络在图像合成中的介绍

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    Mar, 2018

  • 纹理网络：纹理和风格化图像的前馈合成

    本文提出一种利用深度学习的方式，通过在训练阶段来移动计算负担，使用单个纹理样本训练紧凑的前馈卷积网络，可以生成任意大小的同一纹理的多个样本，并将艺术风格从给定图像传输到任何其他图像中，生成的网络轻巧，并且可以比 Gatys 等人的方法快数百倍。

    Mar, 2016

  • 使用感知损失的对抗网络进行文字到图像的合成

    本文提出一种改进的基于 GAN 的文本图像生成方法，通过优化感知损失函数，可以生成更具感染力、质量更高的鸟和花卉的合成图像。

    Aug, 2017

  • 纹理匹配 GAN 用于 CT 图像增强

    我们提出了一种纹理匹配生成对抗网络 (TMGAN)，它在增强 CT 图像的同时生成可以与目标纹理匹配的图像纹理，从而改善了图像质量并适用于临床应用。

    Dec, 2023

  • MelGAN: 生成对抗网络用于条件波形合成

    该研究提供了一种新的、用于生成高质量音频的 GAN 结构以及相关训练技巧，并证明了其在语音合成、音乐领域翻译和音乐合成中的有效性。

    Oct, 2019