Mar, 2023

GAN 潜空间中的语义编辑的 Wasserstein 损失

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TL;DR本文提出了一种基于 Wasserstein 损失和 StyleGAN2 的生成对抗网络（GANs）的方法，可以实现在潜空间中编辑语义属性以修改生成的图片，避免了定向分类器会遇到的问题，并且取得了与分类器方法相当的性能。
ganslatent spacesemantic attributeswasserstein lossstylegan2
发现论文，激发创造
  • 稳健的 GAN 倒置

    通过在本身潜在空间中调节生成器网络来恢复缺失的图像细节，我们的方法在重建质量和计算效率方面优于传统方法，具有更低的失真和 4 倍少的参数数量。

    Aug, 2023

  • 基于 GAN 的潜空间在人脸语义编辑中的应用解释

    本文提出了一个名为 InterFaceGAN 的新框架，用于解释 GAN 学习到的语义面部编辑，并深入研究不同语义如何编码在 GAN 的潜在空间中。我们发现，精心训练的生成模型的潜在编码实际上学习了一个分离的表示，在线性变换后解旋，通过子空间投影来解开某些绑定属性，实现更精确的面部特征控制，并产生可控的面部属性表示的结果表明 GAN 具有生成高保真图像的能力。

    Jul, 2019

  • GAN 参数空间的语义图像编辑导航

    本文研究如何扩展 GAN 模型可达到的视觉效果，通过在生成器参数空间中探索方向，发现了许多可解释性方向，这是非常重要的，因为这些方向可以用于语义操作，这些操作无法通过转换潜在的向量代码实现。

    Nov, 2020

  • LARGE: 基于 GAN 语义的潜变量回归

    本文提出了一种新的利用少样本或弱监督方式解决回归任务的方法，该方法利用生成式对抗网络（GANs）的语义信息表征能力，实现了将预先训练好的 GANs 转化成回归模型的操作，并证明了其在众多数据集和领域上的高效性。

    Jul, 2021

  • Banach Wasserstein GAN

    本研究探索了 Wasserstein 生成对抗网络在巴拿赫空间中引入梯度惩罚后的理论扩展和一些具体选择的基础点，重点关注 Sobolev 范数，并在 CIFAR-10 和 CelebA 中展示了性能提升。

    Jun, 2018

  • 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

  • GAN 中潜在空间维度的利用，用于实时图像编辑

    通过在中间的潜空间使用具有空间维度的调制替换 AdaIN，我们提出了 StyleMapGAN，它使得通过编码器的嵌入比现有基于优化方法更加准确，同时保持 GAN 的属性。实验结果表明，我们的方法在各种图像操作任务中显著优于最先进的模型。

    Apr, 2021

  • 使用 StyleGAN 对图像编辑进行残差变形

    提出一种新颖的图像反转架构，该架构提取高速率的潜在特征，并包含流估计模块来对这些特征进行编辑。实验证明，该方法在图像输入的逼真度和编辑质量上都取得了显著的改善。

    Dec, 2023

  • 改进的 Wasserstein GANs 训练

    提出了一种比传统的 WGAN 更好的 GAN 训练方法，使用正则化替代权重截取，通过惩罚评判器对其输入梯度的范数，可以实现各种 GAN 结构的稳定训练和高质量生成。

    Mar, 2017

  • 改进 Wasserstein GAN 的训练：一致性损失及其双重效应

    本文提出了一种创新的方法来强制实现 WGAN 的训练过程中的 Lipschitz 连续性，并与最近的半监督学习方法之一进行了无缝连接，导致不仅产生比以前方法更好的照片真实样本，而且还出现了最新的半监督学习结果，其中我们的方法在仅使用 1,000 个 CIFAR-10 图像时产生了超过 5.0 的 Inception 分数，并且在仅使用 4,000 个标记图像的情况下超过 90％的 CIFAR-10 数据集的精度，是我们所知道的第一个实现此结果的方法。

    Mar, 2018