Mar, 2019

DepthwiseGANs：用于逼真图像合成的快速训练生成对抗网络

PDF
TL;DR本篇论文探讨了使用 DepthwiseGAN 架构生成逼真图像的方法，并通过 Fréchet Inception Distance 对生成数据质量进行了评估。结果表明，DepthwiseGAN 可以在较短的训练期间内生成逼真的图像，但是模型容量对于生成建模仍然具有重要作用。
generative adversarial networkssynthetic data generationdepthwise separable convolutionsfréchet inception distancecomputer vision
发现论文，激发创造
  • 投影 GAN 更快收敛

    本文提出了一种基于预训练特征空间的投影生成对抗网络（GAN）来改善 GAN 的训练难度，通过将所生成的和真实样本投影到该空间中，激活深层特征，并混合深层特征中的通道和分辨率，从而提高图像质量和训练速度，并成功地将 Frechet Inception Distance （FID）值在 22 个基准数据集上进一步提高，同时加快了训练速度。

    Nov, 2021

  • 深度卷积生成对抗网络的无监督表示学习

    该论文提出深度卷积生成对抗网络（DCGANs）可以用于无监督学习，通过在各种图像数据集上的训练，证明了 DCGANs 能够学习从物体部分到场景的表示层次结构，并且可以用于一般图像表示。

    Nov, 2015

  • 更快的投影生成对抗网络：迈向更快的少样本图像生成

    提出了一种名为 Faster Projected GAN 的改进 GAN 网络模型，主要集中在 Projected GAN 生成器的改善上。通过引入深度可分离卷积（DSC），减少了参数数量、加快了训练速度，并节省了内存。实验证明，在少样本图像生成任务中取得了显著的训练速度提升，如地震场景等特殊场景的生成。

    Jan, 2024

  • 利用 GAN 增强医学图像从有限数据中合成逼真图像

    通过引入生成对抗网络（GANs）的创新方法，我们提出了一种合成医学图像的方法，通过深度卷积神经网络（CNNs）架构的生成器和鉴别器网络以及对抗训练方法，即使在有限的真实医学图像数据训练下，也能生成逼真的合成图像，并成功模拟了真实医学图像的结构和纹理特征。

    May, 2024

  • E$^{2}$GAN: 图像到图像翻译的高效 GAN 训练

    通过利用大规模的文本到图像扩散模型进行数据提炼，我们提出了一种更高效的方法，通过精细调整通用化特征的基础生成对抗网络模型，而不是重新训练整个基础模型，并采用简单但有效的秩搜索过程来进行低秩适应，从而显著减少了培训成本和与每个概念相关的存储，使得移动设备能够高效地实现实时高质量的图像编辑。

    Jan, 2024

  • 渐进式增长 GAN 以提高质量、稳定性和变化性

    通过渐进增加模型层数的方法，生成对抗网络在训练中实现速度和稳定性的提升，并取得了空前的图像质量和变异性，同时提出了新的 GAN 结果评估指标，取得实验成功。（keywords 中包含：生成对抗网络、逐步增长、图像质量、Inception 分数、实现细节等）

    Oct, 2017

  • 用于数据稀缺光谱应用的生成对抗网络

    本文介绍了生成对抗网络在合成光谱数据方面的应用，提出了改进的 Wasserstein GANs 来避免模型崩溃，并证明了利用 CWGAN 数据增强可充分提高性能，同时显示 CWGAN 在低数据量条件下可作为简单 FFNN 的代理模型。

    Jul, 2023

  • 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

  • 训练 GAN 的改进技术

    本文中我们应用各种新的架构特点和训练流程来改进生成对抗网络（GANs）框架，并着重讨论了 GANs 的两个应用程序：半监督学习和图像生成。使用我们的技术，我们在 MNIST，CIFAR-10 和 SVHN 的半监督分类方面取得了最先进的成果，并呈现了高质量的生成的 MNIST 和 CIFAR-10 图像样本和 ImageNet 样本，呈现出 ImageNet 类可识别特征的学习过程。

    Jun, 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