本文提出了一种新的基于素描图的自然照片综合方法，采用无监督学习，结合标准化模块提取参考照片、在训练中提供假素描照片对，以及两种主要成分：全局场景结构和低级视觉风格的组合。实验结果表明，该方法可以生成具有高保真度的真实感照片，并且在相应场景素描的编辑方面具有更高的细节度，优于其他基于照片综合的方法。

Sep, 2022

本文首次研究了无监督的手绘草图到照片的合成，提出了一种两阶段翻译任务的方法，添加自监督去噪目标和注意力模块以处理抽象和风格差异，生成的图片忠实于草图且逼真的，并可实现基于草图的图像检索和捕捉人类视觉感知。

Sep, 2019

本文使用生成模型和对抗网络探索了将草图合成为图像和将图像转换为草图的问题，并提出了一种新的多对抗网络框架，称为 Photo-Sketch Synthesis using Multi-Adversarial Networks (PS2-MAN)。通过采用 CycleGAN 框架，利用配对信息解决了耦合 / 配对翻译问题。实验结果表明，该框架在图像质量评估和图像匹配方面的性能优于现有的最先进解决方案。

Oct, 2017

本文提出了一种基于生成对抗网络的方法，通过在像素空间中学习一种转换方法，将源域图像适应为与目标域相同的样子，以解决渲染图像训练模型泛化性不强的问题。该方法不仅可以生成逼真的样本，而且在许多无监督域适应场景中均优于现有技术，并证明了适应过程对于训练期间未被观察到的物体类别的泛化性。

Dec, 2016

本研究提出了一种新的生成对抗网络 (GAN) 方法，利用数据增强及信息流构建模块等技术，在摩托车、马和沙发等 50 类别的草图上合成逼真的图像，并在 Inception 分数上取得显著的改进。

Jan, 2018

本文提出了一种半监督深度学习架构，扩展了面部素描合成以处理现实中的面部照片，该方法使用小的参考照片集中的照片与输入照片进行补丁匹配，并使用相应的素描特征补丁组成伪素描特征表示来监督网络。通过该方法，我们可以使用参考照片集和大型面部照片数据集对网络进行训练，并取得公共基准测试和野外面部照片方面最先进的表现。

Dec, 2018

DeepFacePencil 是一种有效的工具，可以基于新颖的双生成器图像翻译网络和新颖的空间注意池设计来自动处理手绘草图的空间变形并支持不同的笔画风格和不同级别的细节，从而生成逼真的面部图像。

Aug, 2020

通过对于一种现有的照片风格转换算法进行简单的修改，本文展示了应用于真实图像时的深度神经网络有效利用合成数据的方法，提高了合成图像到真实图像的领域适应性。我们在语义分割和物体检测的四个合成到真实的任务上进行了广泛的实验验证，展示了我们的方法在基于分割和物体检测的度量方面超越了任何当前的基于 GAN 的图像翻译方法的性能。此外，我们还通过距离分析方法，展示了我们的算法在缩小他们之间距离并且将合成数据转换为真实数据方面得到的显著效果。

Jul, 2018

该研究提出了一种基于生成对抗网络（GANs）的新方法，以改进分割网络所学到的表示在合成和真实领域中的自适应，证明了其具有广泛性和可扩展性。

Nov, 2017

本文提出了一种通过免费手绘的草图实现控制式图像生成的方法，使用由属性向量桥接的生成对抗网络进行高质量的对象级图像内容生成，在称为 SketchyCOCO 的大规模混合数据集中验证了该方法的运用和效果并证明了其生成逼真复杂的场景级图像的能力。

Mar, 2020