CVPRNov, 2021

SeCGAN：基于语义一致性的平行条件生成式对抗网络用于人脸编辑

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TL;DR通过提出一种语义信息导向的生成对抗网络 SeCGAN，可无需指定目标语义掩码的情况下，利用语义信息进行人脸图像编辑，从而在保持质量指标的前提下，在 CelebA 和 CelebA-HQ 上生成具有更准确属性的面部图像，优于竞争基线项。
发现论文，激发创造
  • EditGAN: 高精度语义图像编辑

    提出一种新的方法 EditGAN，通过修改高分辨率部分分割掩码来实现高质量、高精度的语义图像编辑，同时利用生成对抗网络和条件潜空间优化来实现编辑。

    Nov, 2021

  • 带有条件 GAN 的面罩引导肖像编辑

    本文提出了一种通过使用面部覆盖蒙版的条件生成式对抗网络生成更具多样性、质量、可控性的逼真面部，该方法可用于本地面部编辑、面部合成和交换，同时提供了数据增强的选项以加强面部分析的性能。

    May, 2019

  • 利用对抗生成网络进行语义生成操作

    本文提出了一种对物体进行语义操纵的新的生成对抗网络方法，使用对比对抗目标而不是直接将合成样本接近目标数据，以生成具有高可视度和合理的对象语义的操作结果，并在多个语义操作任务上展示了我们的模型的优越性。

    Aug, 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

  • 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

  • 生成对抗网络中的线性语义

    本文主要探讨如何通过线性转换生成图像的特征向量来实现对生成对图像内容的语义控制，并提出了两种基于语义的图像编辑方法：语义条件采样和语义图像编辑。

    Apr, 2021

  • 使用语义引导生成对抗网络将热成像映射到可见光人脸图像

    本研究提出使用语义引导生成对抗网络（SG-GAN）从热成像中自动生成可见光人脸图像，并通过多种不同的损失函数进行控制以实现更好的可视化效果和性能，从而在多光谱人脸图像识别领域取得了有希望的结果。

    Mar, 2019

  • 利用语义引导的生成对抗网络提高序列修复的一致性和正确性

    使用语义条件生成对抗网络（GAN）进行序列修复，以在维护图像手势和场景语义的同时实现修复一致性和正确性，产生更具吸引力的图像。

    Nov, 2017

  • 时间上一致的语义视频编辑

    本文提出一种简单而有效的方法来实现一致性视频编辑，通过优化潜在编码和预先训练的生成器，减少时间光度不一致，并在不同领域和 GAN 逆推技术上得到了有利的结果。

    Jun, 2022

  • LinesToFacePhoto: 基于条件自注意力生成对抗网络的线条生成人脸照片

    本文提出了使用有条件的自我关注机制的生成对抗网络，以在不同区域之间捕获长距离依赖项，同时构建多尺度鉴别器以增强逼真度和保留面部结构，实验表明该方法在定性和定量的指标方面均优于现有的最先进方法。

    Oct, 2019