Jul, 2019

在多样化的图像翻译中控制偏见和多样性

PDF
TL;DR本文提出了一种针对失配图像到图像转换中的偏见问题的解决方案，通过引入语义约束确保图像属性的保留，从而实现不带偏见的多样化图像到图像转换。在人脸、物体和场景等领域的实验结果表明了所提出技术的有效性。
unpaired image-to-image translationdiverse image translationbiassemantic constraintsunbiased diverse image-to-image translation
发现论文，激发创造
  • SDIT：可扩展和多样化跨域图像翻译

    本研究提出了一种名为 SDIT 的可扩展和多样化图像翻译方法，通过将多样性和可扩展性合并到一个生成器中，利用从正态分布中随机抽样的潜在变量来确定多样性，通过在网络中设置领域属性来获得可扩展性，并利用注意机制使生成器能够专注于领域特定的属性。该方法已在脸部映射和其他数据集上得到了验证和实际应用。

    Aug, 2019

  • 无监督多领域多模态图像到图像转换与显式领域约束解耦

    本文提出了一个使用无成对训练数据和单个网络同时训练不同域的多个数据集来学习生成多样化输出的统一框架，并研究了如何更好地提取域监督信息以学习更好的分离表征和实现更好的图像翻译的方法。实验表明，所提出的方法优于或与最先进的方法相当。

    Nov, 2019

  • DRIT++: 基于解缠表示的多样化图像翻译

    本文提供了一种基于解开表示的方法来解决无配对训练图像文件的生成任务的多输出问题，并且提出了一个固定内容空间和可变属性空间的嵌入方式来生成多样化的输出。通过定量和定性实验，论文证明了该方法可以在不需要配对训练数据的情况下，生成出多样而且逼真的图像。

    May, 2019

  • 多模态无监督图像到图像的翻译

    本研究提出了一种多模态无监督图像到图像的翻译框架 (MUNIT)，该框架可以将图像表示分解为内容代码和风格代码，从而能够生成来自给定源域图像的多样性输出，并能够通过提供示例样式图像来控制翻译输出的风格。该框架在对比最先进的方法的基础上，通过大量实验证明了其优势。

    Apr, 2018

  • 实例级图像到图像的转换

    本文提出了一种基于实例感知的图像翻译方法，通过使用细粒度的本地和全局风格来处理目标图像，从而实现更准确的线性重建并结合不同对象的多样属性，同时为目标域的局部和全局领域分别使用与源域相应空间区域匹配的风格，从而在精细度和粗糙度上同时受益，改进全局转换的质量，最后基于此方法构建了新的基准测试集并通过实验验证可以帮助实现通用对象检测。

    May, 2019

  • 基于分离表征的多样化图像翻译

    该研究提出了一种基于解缠表示的方法，用于在无成对的训练图像的情况下产生多样化的输出，在领域适应方面具有竞争性表现，并且在多种任务上可以生成多样化与逼真的图像。

    Aug, 2018

  • 基于检索引导的无监督多领域图像到图像翻译

    本文提出使用图像检索系统辅助图像翻译，从而生成更高质量的图片，实验结果表明该方案是有效的。

    Aug, 2020

  • 通过学习解缠映像映射进行多映像转换

    本研究提出了一种基于编码 - 解码框架和有条件对抗性训练的统一模型，用于实现多模态和多域图像翻译任务。实验结果表明，该方法优于现有的方法。

    Sep, 2019

  • 无监督图像对图像翻译的对比学习

    本文提出了一种无监督、基于对比学习的图像翻译方法，其主要思想是学习一个判别器，将不同的图像风格区分开来，并使其监督生成器将这些风格在图像之间进行转移。实验结果表明，该方法在视觉质量和翻译准确度方面优于当前领先的无监督基线模型。

    May, 2021

  • 双重对比学习用于无监督图像翻译

    本文提出了一种新的基于对比学习与双学习设置的方法，用于有效地推断未匹配数据之间的映射，同时解决了 “切割” 方法存在的潜在问题，并通过大量的消融研究和多个挑战性的图像翻译任务展示了优越的性能。然后，我们证明了非监督方法和监督方法之间的差距可以被有效地缩小。

    Apr, 2021