Jan, 2019

双生成器对抗生成网络用于多域图像翻译

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TL;DR该文介绍了一种基于生成对抗网络 (GANs) 的双生成器生成对抗网络 (G$^2$GAN) 方法，可以通过一种单一模型实现多个领域的非配对图像转换，并研究了不同的优化损失，以提高稳定性。该方法在 6 个公共数据集上进行广泛实验，证明了其相对于现有的 GAN 模型在模型容量和图片生成性能上具有卓越的优势。
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发现论文，激发创造
  • DualGAN：无监督的双重学习用于图像到图像的翻译

    通过双重学习机制，该论文提出了一种新的双重生成对抗网络模型 ——DualGAN，可在缺乏标签数据的情况下，实现多种图像翻译任务，并取得了可观的性能提升。

    Apr, 2017

  • 跨领域生成对抗网络：无监督多领域图像翻译

    提出了一种无监督的图像翻译框架，使用一对编码器加上一对生成对抗网络来提取不同域之间的高级特征以生成逼真的多样化样本。该框架在许多图像转化任务上展示出与最先进技术相竞争的结果。

    Aug, 2020

  • SingleGAN: 单一生成器网络利用多组生成对抗学习进行图像转换

    单个生成器的多领域图像翻译方法 SingleGAN，在多种无配对数据集上显示出明显的优势和普适性。

    Oct, 2018

  • 模块化生成对抗网络

    本文介绍了一种名为 ModularGAN 的多领域图像生成和图像到图像转换的方法，利用可复用和可组合的不同功能模块（例如编码、解码、变换）同时训练，并在测试时根据具体的图像转换任务组合这些模块，以显著提高生成（或转换为）任何所需领域图像的灵活性，并在多领域面部属性转移方面胜过现有方法。

    Apr, 2018

  • StarGAN: 统一的生成对抗网络用于多域图像翻译

    提出了一种名为 StarGAN 的神经网络模型，能够在一个模型中处理不同类型的图片域，解决了目前单个模型无法扩展处理二个以上图片域的问题，并且从实验结果上证明了该模型相比之前的模型具有更高的图片翻译质量以及更强的灵活性。

    Nov, 2017

  • 条件图像翻译

    本文研究了一种新的有条件的图像翻译方法，并基于 GAN 和双学习处理了无成对数据的问题。实验结果表明该方法有效。

    May, 2018

  • In2I ：基于生成对抗网络的无监督多图像到图像转换

    本文介绍了一种利用多个输入域来实现图像翻译的方案，使用基于生成对抗网络的多模式生成器结构和一种新的损失项，潜在一致性损失，实现了比现有无监督图像到图像转换方法更好的转换效果。

    Nov, 2017

  • 用于图像翻译的非对称生成对抗网络

    本文针对 GAN 模型在非对称翻译任务中的不足，提出了一种 AsymmetricGAN 模型，采用不对称大小和不同参数共享策略的翻译和重建生成器，以适应不对称需求，在无监督和有监督的图像翻译任务中，提出了不同的优化损失来提高 AsymmetricGAN 的训练效果和稳定性，并通过多个公开数据集的实验，证明了该模型比现有的 GAN 模型具有更强的模型能力和更好的生成效果。

    Dec, 2019

  • 用生成式对抗网络实现无监督图像翻译

    介绍了一种基于深度卷积神经网络以及条件生成式对抗网络的通用方法，通过非监督学习来解决图像转换问题，实现了不同域之间的图像转换，并且在多样性方面表现出了很好的通用性。

    Jan, 2017

  • ComboGAN：图像领域转换的无限扩展性

    本文提出了一种多因子图像翻译模型和训练方案，可以在资源消耗和时间所需方面与目标数呈线性缩放，并在 14 位不同艺术家的绘画数据组和阿尔卑斯山四季图像组上展示了其能力。

    Dec, 2017