Aug, 2023

用知识图谱交错生成对抗网络支持图书封面设计创意

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TL;DR使用生成对抗网络与知识图谱相结合的方法，通过不同的训练方法生成更好的书籍封面，并利用训练阶段得到的判别器选择最佳的生成图像，相比之前的尝试，我们的方法在生成书籍封面方面表现更好，而知识图谱则为图书作者或编辑提供了更多选择。
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发现论文，激发创造
  • 基于生成式对抗网络的专辑封面艺术图片生成

    本文研究机器学习中生成对抗网络（GANs），特别关注艺术方面的应用，以最先进的 StyleGAN2 为例，尝试生成专辑封面并通过艺术风格进行个性化定制。

    Dec, 2022

  • 利用生成对抗网络增强角色设计师的创造力

    本文使用生成对抗网络的生成结果作为认知组件，以增强角色设计师在为不同的多媒体项目概念化新角色时的创造力。同时，本文通过在新的可视化角色数据集上使用单个图形处理器从头开始训练不同的 GAN 架构（包括转移学习和数据增强技术），并使用混合方法评估了生成视觉品质对角色设计师机构概念化新角色的认知价值。研究表明，本方法对该上下文的实施非常有效，将作为一个由人与机器共同设计的工作流程进一步评估。

    May, 2023

  • 生成对抗文本到图像的合成

    利用递归神经网络和深度卷积生成对抗网络构建了新的深度架构和 GAN 公式，将字符转换为像素，有效地将文本和图像建模相结合，从而实现了从详细文本描述中生成花和鸟的逼真图像的能力。

    May, 2016

  • 生成对抗网络概述

    本文概述了生成对抗网络在信号处理中的应用，讨论了 GANs 的训练方法和构建策略以及它们在 deep representations 学习中的表现和存在的挑战。

    Oct, 2017

  • KG-GAN: 基于知识的生成对抗网络

    本研究通过知识引导的生成对抗网络模型提出了一种将领域知识融入生成对抗网络框架中生成未见过的花卉种类的方法，并且在实验中证明了这种方法的有效性。

    May, 2019

  • 生成对抗网络在图像合成中的介绍

    本文提供了生成对抗网络在图像合成中的方法分类、文本到图像合成和图像到图像翻译的不同模型的回顾、以及一些评估指标及未来可能的研究方向。

    Mar, 2018

  • 使用生成对抗网络学习生成椅子

    本文探讨了使用生成对抗网络 (GAN) 合成高度逼真图像的优化问题，针对当下模型存在的问题，提出了一种修改规则和设计模型的方法。实验表明，我们的方法可以更有效地训练 GAN 模型，并以 3D 物体投影问题为例进行了验证。

    May, 2017

  • 利用生成对抗网络在本地控制图像生成来装饰你自己的卧室

    本文提出一种能够支持 GAN 生成图像的局部编辑的有效方法，称为 LoGAN，利用内容调制，风格调制与优先级掩码来精确控制生成特征，在卧室合成等实验中展示了局部编辑图像的巨大潜力，可为多功能图像编辑提供模板。

    May, 2021

  • 生成对抗网络用于信息检索：基础与进展

    本教程讨论了 GAN 技术及其在不同信息检索场景下的离散数据拟合的变体，着重介绍了 IRGAN 的基本 GAN 框架和直接应用在信息检索中拟合单个 ID 数据分布，以及 GAN 在生成文本和图形数据等方面的解决方案，并介绍了 IRGAN 和 Texygen 等相关开源平台来帮助研究者进行有关 GAN 的信息检索实验，最后对 GAN 在信息检索中未来研究方向进行了综合总结和展望。

    Jun, 2018

  • 使用复合生成对抗网络逐部生成图像

    本文提出了一种复合式生成对抗网络模型，通过多个生成器生成图片的不同部分，再进行 alpha 融合，实现生成更先进的高质量自然图像的初步探索。

    Jul, 2016