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增强虚拟试衣自我监督视觉变换
虚拟试衣技术的创新方法,结合自监督视觉变换器和扩散模型,通过对比局部衣物图像嵌入与全局嵌入来实现细节增强,条件引导和关注关键区域等技术的融合进一步提高了虚拟试衣体验的真实感和精确度。
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19 days ago
基于无监督迭代 U-Net 和内部引导层的胸部 X 射线图像脊柱对比度增强
本文介绍了一种通过迭代训练深度神经网络,采用内部指导层优化脊柱 X 光图像的方法,在准确识别物体边界的同时提高图像质量,从而显著提高 X 光成像技术的诊断准确性和疾病早期检测能力。
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a year ago
基于 3D 约束和细节增强的人体动作迁移
使用生成对抗网络,将源角色的动作转移到目标角色上,并且保持高逼真度。将姿势信息和外貌信息解耦并重新组合,利用重建的三维人体模型作为 GAN 的条件,进一步引入细节增强网络以增强转移结果的细节信息。实验表明,该方法在质量和数量上均优于现有技术
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4 years ago
结构生成和细节增强联合人脸超分辨率和去模糊
本文提出了一种利用人脸专业知识恢复高质量人脸的有效算法,通过面部组件指导的深度卷积神经网络与基于演示的细节增强算法,在超分辨率和去模糊同时处理中增强了面部细节。
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6 years ago
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