Nov, 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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 跨领域解缠图像转换

    本文提出了一种基于生成对抗网络和自动编码器的双向图像转换方法，通过交叉域解缠表示技术，将内部表示分离成共享部分和专有部分，并可在不需要标注数据的情况下实现多模数据分布下的区分和检索。在多模图像翻译任务中，该模型优于现有的最新模型，并在具有挑战性的数据集上表现出更好的结果。

    May, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 探索显式领域监督在无配对图像翻译中的潜在空间解缠

    本文提出了一种基于显式域监督的非配对图像翻译框架 DosGAN，该框架使用分类网络提取每个图像的域特定特征，并使用另一个编码器提取域无关的特征，二者结合生成目标域的图像。该方法在多个数据集上进行了实验，证明了其有效性，并且可以进行任何两个图像之间的有条件翻译，而以前的模型不能处理此任务。

    Feb, 2019

  • 无监督图像转换网络

    本文介绍了一种基于共享潜在空间假设和 Coupled GANs 的无监督的图像到图像翻译框架，并在多个挑战性的无监督图像翻译任务中取得了高质量的翻译结果，同时也应用于域自适应并实现了最先进的基准数据集性能。

    Mar, 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

  • 一个用于多域图像翻译和操作的统一的特征解缠器

    本研究提出了一种新型的深度学习框架，能够从多个领域的数据中学习到不变的表示，通过对抗性训练和利用特定领域信息的能力，实现持续的跨领域图像转换和操纵，并相应地产生期望的输出图像。此外，所得到的特征表示在无监督域自适应方面表现出卓越的性能，也证明了该模型学习描绘跨领域数据的分离特征的有效性。

    Sep, 2018

  • 使用领域特定变分信息界限进行无监督图像到图像的翻译

    本文介绍了一种无监督图像转换框架，该框架最大化了一个特定域的变分信息界，并学习了这两个域的目标域不变表示。

    Nov, 2018