Jan, 2024

基于变分自编码器的受控解耦的无监督多领域翻译

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TL;DR无监督多领域转换是将数据从一个领域转换到其他领域的任务，我们提出的方法基于改进的变分自编码器，利用两个分离的潜在变量以一种可控的方式实现。我们通过实验证明了我们的方法在不同的视觉数据集上可以提高其他知名方法的性能，并证明了一个潜在变量存储与领域相关的所有信息，而另一个几乎不包含任何领域信息。
发现论文，激发创造
  • 无监督视频域适应：一个分离透视

    本文针对无监督视频领域自适应这一实用但具有挑战性的任务，首次从分离视点入手，对相关领域信息和时空语义信息进行数据转换，提出了一种 TranSVAE 框架并设计了多个目标函数，经强大的实验验证，相比几种现有技术，TranSVAE 具有更大的有效性和优越性。

    Aug, 2022

  • 无监督领域泛化的分层变分自编码

    本文提出了一种基于层次生成方法和变分自编码器的无监督领域泛化算法，能够在不受领域特定信息约束的情况下学习表征并在多种领域设置下优于先前提出的领域泛化算法和现有的其他非生成式方法。另外，作者还提出了基于 ELBO 的模型选择和弱领域监督算法。

    Jan, 2021

  • 交叉领域潜在调制的变分迁移学习

    通过引入一种全新的跨域潜在调制机制来实现有效迁移学习，利用源域和目标域的深度表示进行交叉调制，通过可视化的证据得到支撑，我们提出了一种基于变分自编码器框架的解决方案，并在多个迁移学习基准任务中展示了强大的表现，特别是在无监督领域适应和图像到图像翻译方面。

    May, 2022

  • 跨领域解缠图像转换

    本文提出了一种基于生成对抗网络和自动编码器的双向图像转换方法，通过交叉域解缠表示技术，将内部表示分离成共享部分和专有部分，并可在不需要标注数据的情况下实现多模数据分布下的区分和检索。在多模图像翻译任务中，该模型优于现有的最新模型，并在具有挑战性的数据集上表现出更好的结果。

    May, 2018

  • 基于自编码器的无监督图像内容转移中的新兴解缕

    本文研究了如何在无监督学习的情况下，学会将 A 和 B 两个不同的数据领域进行映射，以使得 B 中的信息包含 A 中的所有信息并且增加一些附加信息。为此，采用了一个双通路编码器和一个解码器，并且采用了一些损失函数对两个域进行重建和区分度优化。实验结果表明，该方法比文献导向的翻译方法更为简单，并且在一些视觉领域中取得了令人信服的结果，例如 no-glasses 到 glasses 以及基于参考图像添加面部毛发等。

    Jan, 2020

  • 通过学习解缠映像映射进行多映像转换

    本研究提出了一种基于编码 - 解码框架和有条件对抗性训练的统一模型，用于实现多模态和多域图像翻译任务。实验结果表明，该方法优于现有的方法。

    Sep, 2019

  • 一次性无监督跨域翻译

    本篇论文讨论了单张图片从 A 领域转换到 B 领域的问题，提出了一种使用变分自编码器的训练方式，即先训练 B 领域自编码器模型，再根据待转换图片 x 创建 A 领域自编码器模型进行训练，本研究表明，该方法在只有一张样本图片 x 的情况下也能达到与现有领域转换方法相同的表现。

    Jun, 2018

  • 交互信息变分最大化实现跨域解缠

    本文提出了基于信息论的 Interaction Information Auto-Encoder (IIAE) 方法，用于跨域分离问题的研究，实现了领域不变和领域特定表示的联合目标。在图像转换和跨域检索任务中展现了模型的有效性，并在零样本草图图像检索任务中取得了最先进的性能。

    Dec, 2020

  • 引导式变分自编码器用于分离式学习

    设计一种算法 Guided-VAE，通过提供信号来实现 VAE 的潜在编码 / 嵌入，以学习可控的生成模型，该算法在表示学习，合成 / 采样改进，分类中取得了更好的效果

    Apr, 2020

  • 无监督多领域多模态图像到图像转换与显式领域约束解耦

    本文提出了一个使用无成对训练数据和单个网络同时训练不同域的多个数据集来学习生成多样化输出的统一框架，并研究了如何更好地提取域监督信息以学习更好的分离表征和实现更好的图像翻译的方法。实验表明，所提出的方法优于或与最先进的方法相当。

    Nov, 2019