Oct, 2017

StackGAN++：堆叠生成对抗网络实现逼真图像合成

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TL;DR本文提出了堆叠式生成式对抗网络 (Stackgan)，该网络采用两个阶段和多个生成器和判别器构成的树状结构，用于高分辨率、逼真的图像生成。经过大量实验验证，该网络在生成逼真图像方面表现优于其他方法。
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发现论文，激发创造
  • 使用堆叠生成对抗网络实现文本到逼真图像的合成

    本文提出 StackGAN，借助生成对抗网络，通过文本生成真实的 256x256 图像，经过两个 GAN 进行图像细节加强和修复，并且引入新的条件增强技术以提高图像多样性和稳定性，并取得了重大进展。

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    Dec, 2016

  • 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

  • DF-GAN: 一个简单有效的文本到图像合成基线

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    Aug, 2020

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    Mar, 2018

  • ST-GAN: 基于空间变换的生成式对抗网络用于图像合成

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    Mar, 2018

  • 生成对抗网络用于图像和视频合成：算法和应用

    本文文献是关于生成对抗网络（GAN）框架及其在视觉合成领域的应用和算法进行概述，包括图像翻译、处理、合成高分辨率照片等，并讨论其在内容创作中的应用。

    Aug, 2020

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    Jul, 2023

  • 使用复合生成对抗网络逐部生成图像

    本文提出了一种复合式生成对抗网络模型，通过多个生成器生成图片的不同部分，再进行 alpha 融合，实现生成更先进的高质量自然图像的初步探索。

    Jul, 2016

  • 使用生成对抗网络创建百万像素大小的图像

    本研究介绍一种基于深度卷积生成对抗网络的图像生成方法，能够使用少于两千张图像实现高分辨率（最大 1024x1024 像素）的真实感图像生成，未来可应用于计算机图形学和视觉效果。

    May, 2017