ICMLSep, 2019

LoGANv2：基于条件风格的商标生成

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TL;DR本文探讨了一种对 StyleGAN 体系结构的条件扩展方法，通过使用合成类别条件提高网络的可控性和结果的分辨率，同时研究了提取这些类别条件的方法以增加人的可解释程度。实验证明，条件模型相对于无条件的模型可以更好的嵌入细节，产生更多样化和高质量的输出结果。
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发现论文，激发创造
  • 使用基于生成对抗神经网络的颜色条件生成标志

    本研究使用条件生成对抗网络生成了基于 12 种不同颜色条件的标志，在 768 个生成的实例中，条件生成部分的精确度和召回率分别为 0.8 和 0.7，这为人工智能能够协助设计师的创作过程以及未来更多方向的研究提供了前瞻性的方向。

    Oct, 2018

  • 使用多条件 StyleGAN 生成艺术创作

    本文介绍了一种基于生成对抗网络的多条件控制方法，通过对大量人类绘画进行训练，生成模拟人类艺术的逼真画作，提供了对生成画作的特征进行精细控制，针对多条件生成，引入了条件截断技巧，并使用一系列评估技术对生成结果进行定量分析。

    Feb, 2022

  • 基于聚类生成对抗网络的 Logo 合成与操作

    本文探讨机器学习在设计商标方面的创造性任务中的应用，利用聚类获得的合成标签，对多模态数据的 GAN 训练进行稳定，并展示潜在空间探索技术，以交互方式简化商标设计任务。

    Dec, 2017

  • 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

  • 基于有条件的 GAN 的高分辨率图像合成和语义操作

    使用条件生成对抗网络（conditional GANs）从语义标签图中合成高分辨率照片般真实的图像，并通过使用新的对抗性损失、多尺度生成器和鉴别器体系结构，生成 2048x1024 的视觉吸引力结果。此外，我们将我们的框架扩展到与两个额外功能的交互式视觉操作，它们是：将对象实例分割信息整合进去以进行对象操作（如删除 / 添加对象和更改对象类别），以及提出一种方法，可以在给定相同输入的情况下，生成不同的结果，允许用户交互式地编辑对象外观。人的意见研究表明，我们的方法在深层图像合成和编辑方面的质量和分辨率方面都显着优于现有方法。

    Nov, 2017

  • 用双投影生成对抗网络进行条件图像生成

    本论文提出了一个双重投影生成对抗网络 (P2GAN) 模型，学习在数据匹配和标签匹配之间平衡的方法，并通过改善条件生成式对抗网络 (cGAN) 模型中的配对方法解决了分类困难的问题，实验结果表明其在多个真实数据集上具有良好的效果。

    Aug, 2021

  • 基于模式寻找的生成对抗网络用于多样化图像合成

    本文介绍了在条件生成任务中通过正则化来处理 cGAN 模型中的 mode collapse 问题，提出了一种简单而有效的正则化项，最大化图像生成的潜在编码距离的比例以增加模型探索轻微模式的能力，此正则化方法可广泛应用于各种不同的条件生成任务中，不会增加训练负担或修改现有的网络结构，实验证明该方法在提高多样性方面效果显著。

    Mar, 2019

  • 使用超调制将无条件 GAN 转化为有条件 GAN

    本论文旨在通过构建超调制生成网络，利用先前训练好的非泛化 GANs 来实现对条件 GANs 的迁移学习，提高训练的效率和样本利用率，并运用对比学习进一步提高判别器的性能。

    Dec, 2021

  • 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

  • 利用生成对抗网络在本地控制图像生成来装饰你自己的卧室

    本文提出一种能够支持 GAN 生成图像的局部编辑的有效方法，称为 LoGAN，利用内容调制，风格调制与优先级掩码来精确控制生成特征，在卧室合成等实验中展示了局部编辑图像的巨大潜力，可为多功能图像编辑提供模板。

    May, 2021