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directional moment loss
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ICCV
通过语义变化提高零样本 GAN 适应性中的多样性
通过在 CLIP 空间中找到目标文本的语义变化,设计一种新颖的方向矩损失函数,以匹配图像和文本方向分布的一、二阶矩,并引入弹性权重合并和关系一致性损失,确保了零样本 GAN 适应中样本多样性和质量的最新最有效方法。
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a year ago
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