Aug, 2017

可控生成对抗网络

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TL;DR本文提出了一种新型的 GAN 结构 ControlGAN，通过将特征分类器与鉴别器分离，设计了一个可以控制样本特定详细特征的生成器，并使用多个图像数据集进行了评估，展示了 ControlGAN 在生成具有良好控制特性的改进样本方面的潜力。此外，我们证明了 ControlGAN 可以为插值和外推输入标签生成中间特征和相反特征，这表明 ControlGAN 可以显着增加生成样本的多样性。
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发现论文，激发创造
  • 淬炼对抗网络

    通过引入一种简单的方法，使真实数据分布经过一个‘透镜’传达给辨别器，让生成器逐步揭示出更多细节特征，改善了 GAN 训练的质量、稳定性和收敛速度，对各种 GAN 架构如 DCGAN、LSGAN、WGAN-GP 都可行。

    Feb, 2018

  • 可控的文本到图像生成

    该论文提出了一种新颖的可控文本到图像生成对抗网络 (ControlGAN)，它能够有效地合成高质量图像并根据自然语言描述控制图像的生成。该方法采用词级空间和通道注意力机制对不同的视觉属性进行分离，并通过词级鉴别器提供细粒度的监督反馈，使生成器能够对特定的视觉属性进行操作。通过大量的实验证明，我们的方法优于现有的最先进技术，并能够通过自然语言描述有效地操作合成图像。

    Sep, 2019

  • 正则化生成对抗网络

    提出一个基于对抗生成网络的新模型 RegGAN，该模型可以在生成样本的同时训练三个网络 —— 一个生成器和两个判别器，以便从与训练集概率分布不同的概率分布中生成样本，并可用于学习拓扑学中的某些先验概念。

    Feb, 2021

  • 生成对抗网络概述

    本文概述了生成对抗网络在信号处理中的应用，讨论了 GANs 的训练方法和构建策略以及它们在 deep representations 学习中的表现和存在的挑战。

    Oct, 2017

  • 利用生成对抗网络增强角色设计师的创造力

    本文使用生成对抗网络的生成结果作为认知组件，以增强角色设计师在为不同的多媒体项目概念化新角色时的创造力。同时，本文通过在新的可视化角色数据集上使用单个图形处理器从头开始训练不同的 GAN 架构（包括转移学习和数据增强技术），并使用混合方法评估了生成视觉品质对角色设计师机构概念化新角色的认知价值。研究表明，本方法对该上下文的实施非常有效，将作为一个由人与机器共同设计的工作流程进一步评估。

    May, 2023

  • GAN-Control: 明确可控的 GANs

    我们提出了一个具有明确控制 GAN 生成的图像的框架，借助于对抗性训练（GANs）、明确控制的潜在空间以及对人类的符号解释模型进行了对生成图像的控制，可扩展到人类脸谱以外的领域，实现了身份、年龄、姿态、表情、头发色彩和光照方面的控制，并且在画像和狗图像生成的领域中都展示了控制能力，同时表现出优良的定量和定性性能。

    Jan, 2021

  • 鲁棒性条件生成对抗网络

    该研究介绍了一种名为 RoCGAN 的新型条件 GAN 模型，该模型在图像生成的任务中表现优异，并在面临严重噪声的情况下使生成器输出的图像更接近目标空间，实验结果表明，RoCGAN 在各种领域的表现都远优于现有的最先进的 cGAN 架构。

    May, 2018

  • 特征感知条件生成对抗网络用于类别文本生成

    提出了一种用于可控的分类文本生成的新型生成对抗网络（GAN）框架，FA-GAN，通过改进文本 GAN 的离散性、训练不稳定性、模式坍缩、缺乏多样性和可控性等问题来生成具有指定类别的句子。实验证明，FA-GAN 在文本分类的六个数据集上的性能始终优于其他 10 种最先进的文本生成方法。案例研究表明，FA-GAN 生成的合成句子能够匹配所需类别，并且具有良好的可读性、流畅性和文本真实性。

    Aug, 2023

  • 结构式生成对抗网络

    该论文提出了一种基于两个独立潜变量的结构化生成式对抗网络，通过两个博弈过程最小化 y 和 z 的重构误差，并且提高了半监督条件下的图像分类精度以及图像生成质量。

    Nov, 2017

  • 三重生成对抗网络

    本文提出了一种三角对抗生成网络，它包含三个玩家（生成器、判别器和分类器），生成器和分类器特征化图像和标签之间的条件分布，而判别器仅关注辨别假的图像 - 标签对，并且设计兼容的实用程序以确保分类器和生成器特征化的分布都收敛于数据分布。

    Mar, 2017