Oct, 2023

改进 SCGAN 的相似性约束并学习更好的解耦表示

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TL;DRSCGAN 通过在生成对抗网络中添加生成图像和条件之间的相似性约束作为正则化项。我们理解 SCGAN 如何在更深层次上工作，该理解让我们意识到相似性约束类似于对比损失函数。我们相信，一个具有高理解力和智能的模型可以像人类一样通过结构和高级特征来衡量图像之间的相似性。我们对 SCGAN 进行了两个主要改变以构建一个修改后的模型，即使用 SSIM 来衡量图像之间的相似性，并将对比损失原则应用于相似性约束。修改后的模型在 FID 和 FactorVAE 指标上表现更好，与其他模型相比具有更好的泛化性。
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发现论文，激发创造
  • 质量感知生成对抗网络

    本文介绍了基于 GAN 的问题并提出了相应解决方案，使用了基于图片质量的评价算法 SSIM 和 NIQE 作为 GAN 正则化的指标，并提出了新的模型 WGAN-GP，在 CIFAR-10，STL10 和 CelebA 数据集上取得了最优性能。

    Nov, 2019

  • 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

  • 生成对抗网络中的风格与内容分离

    该研究提出了一种新的无监督算法 ——Style and Content Disentangled GAN（SC-GAN），该算法可以让训练的生成敌对网络（GAN）以一种分离风格和内容的方式学习数据的表征。

    Nov, 2018

  • 使用感知相似度度量学习生成图像

    通过使用 better calibrated to human perceptual judgments of image quality: the multiscale structural-similarity score (MS-SSIM) 进行训练而不是使用 pixel-wise loss (PL)，提出了更好的 perceptually-optimized methods，已被证明在三种不同的自动编码器中表现更好，可以在图像分类和超分辨率成像方面为计算机视觉带来极大的潜力。

    Nov, 2015

  • 使用保持相似度的生成对抗网络进行跨数据集的人员再识别

    本研究提出了使用基于相似性保持生成对抗网络模型 SimPGAN，将目标域中未标记图像转化为原始分类器的解决方案，通过在多个真实监控数据集上的全面实验，研究结果表明，该算法优于现有的基于跨数据集的无监督人员重新识别算法。

    Jun, 2018

  • 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

    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。

    Nov, 2021

  • 自注意力引导的多尺度梯度 GAN 用于多样化 X 射线图像合成

    提出了一种名为 MSG-SAGAN 的多尺度梯度生成式对抗网络结构，用于解决不平衡的生物医学图像数据集生成多样化高质量的 X 光影像。通过使用多尺度渐变和注意力机制来改善生成器和鉴别器模型中生物医学图像特征的长程依赖之间的关系，以减少模式崩溃和稳定 GAN 的训练。与多尺度梯度 GAN (MSG-GAN) 相比，结果表明 MSG-SAGAN 在合成多样化的图像方面表现更好。

    Oct, 2022

  • 深度生成对抗网络压缩伪影去除

    利用生成对抗网络模型和卷积残差网络结构，该论文提出了一种用于去除图像压缩失真的方法，并且该方法在物体检测方面的性能表现优于传统的均方误差和结构相似性优化算法。

    Apr, 2017

  • 使用相对相似性监督的场景图嵌入

    本文探讨利用图卷积网络对场景图进行结构化表示并生成有用的语义图像嵌入的方法，通过相似性标签学习图像表示，提出一种新的排序损失函数并设计三元采样策略，实验表明此方法优于已知相似性损失，且能够很好地捕捉场景的全局信息。

    Apr, 2021

  • 感知约束对抗攻击

    该论文提出使用 SSIM 替代 $L_p$ 范数来衡量对抗性样本在图像分类中的感知质量，并表明这种方法比之前的方法更好，以及该方法可以用于评估防御方案的性能。

    Feb, 2021