Jan, 2021

GAN-Control: 明确可控的 GANs

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TL;DR我们提出了一个具有明确控制 GAN 生成的图像的框架，借助于对抗性训练（GANs）、明确控制的潜在空间以及对人类的符号解释模型进行了对生成图像的控制，可扩展到人类脸谱以外的领域，实现了身份、年龄、姿态、表情、头发色彩和光照方面的控制，并且在画像和狗图像生成的领域中都展示了控制能力，同时表现出优良的定量和定性性能。
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发现论文，激发创造
  • 通过潜空间导航的可控 GAN 用于图像编辑

    本研究提出了一种新的控制图像属性的编辑方法，通过学习多种属性变换和应用内容损失和对抗损失来实现单一和多属性的编辑，并保留图像身份和真实感。此外，提出了客观评价标准以衡量模型性能，结果表明该模型在目标图像操作方面达到了最先进水平。

    Feb, 2021

  • GANSpace：发现可解释的 GAN 控制

    这篇论文介绍了一种简单的技术，用于分析生成对抗网络（GANs）并创建图像合成的可解释性控制，例如视角变化、衰老、照明和白天时间，通过主成分分析（PCA）在潜在空间或特征空间中应用来识别重要的潜在方向。然后，我们展示了大量可以通过沿着主要方向进行层间扰动来定义的可解释控制。此外，我们展示了 BigGAN 可以通过类似 StyleGAN 的方式用层次输入进行控制，并显示了在不同数据集上训练的各种 GAN 上的结果，并通过较早的监督方法找到了良好的定性匹配。

    Apr, 2020

  • 探索基于梯度的 GAN 多方向控制

    该论文提出了一种基于梯度信息的新方法，探索生成对抗网络 (latent space) 中的非线性控制，实现了多方向控制和有效解缠，这使得 GANs 的可控生成问题得到了解决。

    Sep, 2022

  • 可控生成对抗网络

    本文提出了一种新型的 GAN 结构 ControlGAN，通过将特征分类器与鉴别器分离，设计了一个可以控制样本特定详细特征的生成器，并使用多个图像数据集进行了评估，展示了 ControlGAN 在生成具有良好控制特性的改进样本方面的潜力。此外，我们证明了 ControlGAN 可以为插值和外推输入标签生成中间特征和相反特征，这表明 ControlGAN 可以显着增加生成样本的多样性。

    Aug, 2017

  • 可控肖像图像动画的 3D GAN 反向推导

    本文提出了一种基于新开发的三维生成对抗网络（GANs）的画像图像动画的技术，该技术允许对图像主体的姿态进行明确控制，并展示了该方法在图像质量，身份保护和姿态转移等方面胜过先前的方法，同时支持属性修改。

    Mar, 2022

  • 通过 3D 模拟对比学习实现解耦和可控的人脸图像生成

    通过对抗性学习和比较对生成的图像进行区分，利用控制潜在变量的方式实现虚拟人脸图像的生成

    Apr, 2020

  • 3D-FM GAN: 面部三维可控制变化

    提出了一种新的 3D 可控脸部操作方法：3D-FM GAN，通过将输入脸部图像和 3D 编辑的真实渲染相结合，可以提供高质量、身份保留、3D 可控的脸部操作，相较于现有技术，具有更好的可编辑性、更强的身份保护和更高的照片逼真度。

    Aug, 2022

  • DisControlFace: 个性化面部图像编辑的分离控制

    我们的研究侧重于探索生成性面部图像编辑中明确的细粒度控制，同时生成忠实和一致的个性化面部外貌。我们确定了这项任务的关键挑战是在生成过程中对解缠条件控制的探索，并相应地提出了一种新的基于扩散的框架，称为 DisControlFace，包括两个解耦的组件。

    Dec, 2023

  • 可控的文本到图像生成

    该论文提出了一种新颖的可控文本到图像生成对抗网络 (ControlGAN)，它能够有效地合成高质量图像并根据自然语言描述控制图像的生成。该方法采用词级空间和通道注意力机制对不同的视觉属性进行分离，并通过词级鉴别器提供细粒度的监督反馈，使生成器能够对特定的视觉属性进行操作。通过大量的实验证明，我们的方法优于现有的最先进技术，并能够通过自然语言描述有效地操作合成图像。

    Sep, 2019

  • 基于属性分解 GAN 的可控人物图像合成

    介绍了一种属性分解生成对抗网络，能够通过将人的属性嵌入潜在空间作为独立编码，通过混合和插值运算在显式样式空间中灵活控制属性，从而实现可控的人物图像生成，实现了更好的姿势和组件属性转换。

    Mar, 2020