Jul, 2018

深度结构生成模型

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TL;DR本文提出了一种新颖的深度结构生成模型，它基于随机与或图来编码场景的结构，并引入了检测网络来推断图像中的场景结构。实验结果表明，该方法不仅能够建模内在结构，还可以生成逼真的图像。
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发现论文，激发创造
  • 使用风格和结构对抗网络进行生成图像建模

    本研究提出了一个解决图像生成的新框架，通过拆分成结构生成和风格生成两个 GAN 组件，使用附加的损失函数和联合学习，该模型可以生成更真实的图像，用于学习无监督的 RGBD 表示。

    Mar, 2016

  • 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

  • 图形生成对抗网络

    提出了一种名为 Graphical Generative Adversarial Networks（Graphical-GAN）的模型，结合了贝叶斯网络和生成性对抗网络的能力来建模结构化数据。引入了一个结构化的识别模型来推断给定观测值的潜在变量的后验分布，并将期望传播（EP）算法广义化，以同时学习生成模型和识别模型。最后，提出了两个 Graphical-GAN 的重要实例，即高斯混合 GAN（GMGAN）和状态空间 GAN（SSGAN），可分别成功学习视觉数据集的离散和时间结构。

    Apr, 2018

  • 深度生成表示中出现了场景生成的语义层次结构

    本研究说明了 State-of-the-art GAN 模型中，高度结构化的语义层次结构从生成性表示中出现作为变化因素，并证明了 GANs 学习到的生成性表示是专门用于合成不同的层次语义。

    Nov, 2019

  • 从属性和语义布局学习生成室外场景图像

    探讨利用语义布局和场景属性，通过条件生成对抗网络体系结构生成具有真实感的户外场景图像

    Dec, 2016

  • GAGAN: 几何感知生成对抗网络

    该论文介绍了一种新的图像生成方法，采用几何形状模型将几何信息纳入生成过程，生成出具有任意面部属性的逼真人脸图像。

    Dec, 2017

  • 深度、分层生成模型的架构设计

    本文介绍了一种基于深度生成模型的架构，该架构在训练过程中使用多层的潜在变量，并且在所有潜在变量和输出之间包括确定性路径，以及提供了一组更丰富的连接，这些连接在推理和生成计算之间实现了更有效的信息通信。我们在重构分布中引入了轻量级自回归模型以提高自然图像的性能。实验表明，我们的方法在标准图像建模基准测试中达到了最先进的性能，并且在没有标签信息的情况下可以暴露潜在的类结构，同时可以提供自然图像中被遮挡区域的令人信服的估计。

    Dec, 2016

  • 使用生成对抗网络学习生成椅子

    本文探讨了使用生成对抗网络 (GAN) 合成高度逼真图像的优化问题，针对当下模型存在的问题，提出了一种修改规则和设计模型的方法。实验表明，我们的方法可以更有效地训练 GAN 模型，并以 3D 物体投影问题为例进行了验证。

    May, 2017

  • SEGAN: 基于结构增强的生成对抗网络用于压缩感知 MRI 重建

    通过使用新的结构正则化技术和多尺度的卷积滤波器，我们提出了 SEGAN 和 SU-Net 来增强 CS-MRI 图像的结构信息，实验结果表明其能够学习目标结构信息并取得了最先进的性能。

    Feb, 2019

  • 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