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量化流形：生成对抗网络学习的流形是否收敛于真实数据的流形
此论文通过实验分析了通过机器学习模型学习到的流形，比较了每个纪元学习到的流形与真实数据流形的差异，并研究了流形的内在维度和拓扑特征，以及这些度量随着模型训练的变化和趋于真实数据流形度量的趋势。
PDF4 months ago
StarSRGAN: 提高实际世界中的盲目超分辨率
StarSRGAN 是一种用于盲超分辨率任务的 GAN 模型，通过实验比较与 Real-ESRGAN，提供了新的最先进性能，MANIQA 和 AHIQ 度量方面大约提高了 10%；另外，StarSRGAN Lite 是一种紧凑版模型，提供了
PDFa year ago
CVPR我们的风格永不过时：通过潜空间的子空间分解实现动作解缠
本文提出了一种使用预训练图像 GAN 模型分解视频中动作的新方法，通过发现神经网络的深层潜在空间中语义上有意义的因子，实现运动解缠。作者对面部和汽车数据集进行了广泛的评估，并展示了对于运动编辑和选择性运动转移（仅转移面部表情）等多种下游任务
PDFa year ago
IGN：隐式生成网络
利用 GAN 模型的生成器和判别器函数与分位数回归来近似状态行动返回分布的完整分位数值，结合最近的分布强化学习的进展，实现了基于 IQN 的最新分布式变体模型，并在 ALE 中基于 57 种 Atari 2600 游戏的基准数据集上演示了改
PDF2 years ago
基于上下文注意力机制和 SRGAN 的图像修复系统
该研究使用深度学习、图像分类和计算机视觉技术的综合方法，利用全称为生成对抗网络（GAN）和上下文关注机制实现图像修复
PDF2 years ago
CVPR基于潜在语义解缠的高分辨率人脸交换
本文提出一种基于 GAN 模型的高分辨率人脸交换方法，通过显式地将潜在空间的语义进行分离，并通过引入基于地标的结构转换潜在方向来分离结构属性中的身份和姿态信息，进而获得丰富的生成特征。通过加入空间 - 时间约束，将这种方法进一步扩展到视频人
PDF2 years ago
面部图像生成和操作的开放式文本引导实现
该研究提出了一种统一框架来生成和处理面部图像，基于预训练的 GAN 模型，使用两种新颖的策略，直接优化潜在空间的潜在编码以获取多模式输入的图像生成和操纵，并提出了一个大型数据集 Multi-Modal CelebA-HQ。
PDF3 years ago
CVPR自我条件 GAN 的多样性图像生成
提出了一种简单而有效的无监督方法，通过使用聚类方法自动地生成类别标签，来训练条件生成对抗网络模型（GAN 模型）生成多样而逼真的图像，这种方法在处理模式崩溃方面表现优异，同时在 ImageNet 和 Places365 等大规模数据集上产生
PDF4 years ago
具有内部表示合成的可空间控制图像拼贴
本研究提出了一种新的基于卷积神经网络的图像编辑策略，允许用户通过操作图像在训练好的 GAN 模型中的特征空间表示来改变图像的语义信息，并介绍了两种变体策略：空间条件批量归一化和特征混合，可用于编辑人工图像和真实图像，并可以与任何具有条件规范
PDF6 years ago
CVPR类人标记：多样性和独特性图像注释
提出一种新的自动图像标注模型 D2IA，该模型基于人类注释的集成学习，利用确定性点过程（DPP）模型生成与图像内容相关且语义上不同的关键词子集，并利用生成对抗网络模型进行训练，实验证明其在图片标注的多样性和唯一性方面具备优势。
PDF6 years ago
用于欺诈检测的单类对抗网络
使用 LSTM 自编码器和一类对抗网络构建了一种只需要单一良性用户数据集进行欺诈检测的模型，该模型通过学习良性用户的在线活动序列来检测恶意用户，实验表明，该模型表现优于现有一类分类模型，并且与基于多样本的 LSTM 模型具有可比性。
PDF6 years ago