GAN 反向传播:一项调查
本文提出了一种域内 GAN 反演方法,旨在通过一个新颖的领域引导编码器将真实图像映射到 GAN 的本机潜在空间中,从而精确重构输入图像并同时确保倒置代码在语义域内,以便支持各种基于变化倒置代码的图像编辑任务。实验表明,我们的反演方法实现了令人满意的真实图像重建,同时大大提高了各种图像编辑任务的效率,并远远超过了当前领先的方法。
Mar, 2020
利用样式生成对抗网络(StyleGAN)的潜在空间,将真实图像反转并通过语义丰富的特征表示进行多项编辑,进一步扩展到将被擦除的图像反转到 GAN 的潜在空间中进行逼真修复和编辑的更为困难的任务,通过将反转的潜在编码与随机样本的 StyleGAN 映射特征组合,通过训练编码器和混合网络,利用生成的数据来鼓励混合网络同时利用两个输入,并利用高速特征来防止修复部分与未被擦除部分的颜色不一致,并通过与先进的反转和修复方法进行实验和对比,定量指标和视觉比较显示出显著的改进。
Jul, 2023
该研究提出使用 GAN 作为先验来解决不适定的反演成像问题,并将方法应用于面部和材料的固有图像分解。该方法建立在 GAN 成功捕捉复杂图像分布的基础上,并展示了通过逆转多个 GAN 来维持分布先前的可能性,其是模块化的,可以成功地分解合成和真实图像,并利用 GAN 潜在空间的属性,提供了额外的优势,如图像重照。
May, 2023
本研究提供了一种基于编码器和超网络的方法以实现高重构质量、可编辑性和快速推理的 GAN 反演,并在两个具有挑战性的数据集上进行了广泛的实验以证明其优越性。
Dec, 2021
本文探究了用生成式对抗网络 GANs 的最新进展,发现最近提出的 style-generators 可以被用作通用图像先验,其具有线性特性和可逆性,且在图像增强任务方面优于其他 GANs 和 Deep Image Prior。
Jun, 2019
该研究提出了一种基于 padding space 的编码器结合 laten space 的方法,用于 GAN 的图像编辑任务,改善了空间细节的恢复质量,并实现了对图像更加灵活的编辑操作。
Mar, 2022
使用一种局部调整方法,本文提出了一种基于生成对抗网络(GANs)的反演算法,能够实现接近完美的真实照片复制,生成出不仅几乎无法区分,而且还容易编辑的合成图像,并证明了其对于多样性和包容性的重要性。
Feb, 2022