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利用 GrabCut 和生成对抗串行自编码器进行辣椒病害图像重建诊断
本研究提出了一种基于 Gan 的辣椒疾病自动检测系统，具有高性能的图像评分计算方法，并将三个结果通过一个判别器同时分类，该方法表现比以前的研究更好。
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基于 Transformer 的自蒸馏生成式先验用于脑 MRI 超分辨率
本研究提出了一种基于 TransMRSR 的创新性两阶段脑 MRI 超分辨率方法，具有良好的细节保留和结构重建性能，其中 GAN 是提高高分辨率图像生成质量的关键模块之一。
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BioGAN：面向微生物图像的非配对 GAN 图像翻译模型
本研究旨在开发一种无标注的基于 GAN 的图像转换模型，将实验室拍摄的微生物图像转换为野外图像，以提高目标检测模型的泛化能力。我们使用合成的野外图像训练目标检测框架，并与实验室图像训练的目标检测框架进行比较，发现在 F1-score 和 m
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基于 GAN 反演的线性收敛算法用于逆向工程欺骗行为
本文提出了一种基于 GAN 和稀疏恢复的欺骗反向工程框架，为此提供了确定性线性收敛保证，并在多个非线性数据集上展示了该方法的优点。
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Control4D: 通过学习 4D GAN 从 2D 扩散式编辑器实现动态肖像编辑
本研究提出了一种基于 4D 表示和 2D 扩散编辑器的 Control4D 方法，通过使用肖像编辑生成的鉴别器以改进发生式 4D 肖像编辑的稳定性。
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ChatFace: 通过扩散潜空间操作实现聊天引导的真实人脸编辑
提出了基于扩散模型的文本驱动实际面部图像编辑方法，并通过 ChatFace 交互式系统实现了精确的零样本和多属性操纵。
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基于属性引导的人脸纹理掩码加密
本文提出了一种名为 “AGE-FTM” 的算法，在保证高攻击成功率的同时实现了良好的可视化质量，它利用的是 GAN 来生成与面部属性修改后的空间一致的对手样本，并使用面部纹理掩蔽攻击来生成微不可见的不在空间内的对手样本，实验结果证明在面部识
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ReDirTrans: 眼神和头部重定向的潜入潜出翻译
该论文提出了一种基于图像合成的方法来解决准确定位眼睛注视点的需求，利用 ReDirTrans 并结合 e4e-StyleGAN 构建了 ReDirTrans-GAN 网络作为数据集增强的手段，能够准确地定位包含完整面部信息且分辨率高达 $1
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生成图像空间的交互式基于点的操作：拖放你的 GAN
本论文提出了 DragGAN，一种基于运动监督和点追踪的生成对抗网络控制方式，旨在实现对图像姿势、形状、表情和布局的精确操作和灵活掌控。实验结果表明，在图像操作和点追踪方面，DragGAN 比以前的方法更具优势。
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从 2D GAN 数据中渐进式学习 3D 重建网络
本文介绍了一种使用生成式对抗网络（GAN）生成的多视角图像数据集重建高质量纹理三维模型的方法，其具有可忽略的注释成本，并通过多阶段学习和在线伪标签生成的新颖对抗学习流水线实现了精细的细节并显著改善了之前的方法。
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扩散式人脸生成模型的偏差分析
本论文探究了扩散模型在人脸生成中存在的偏见来源，如性别、种族和年龄等属性，并调查了数据集大小对不同属性类别下扩散模型和对抗生成网络（GAN）模型的属性组成和感知质量的影响，结果发现扩散模型往往会恶化训练数据的分布偏见，同时受到数据集大小的影
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FishRecGAN：一种基于端到端 GAN 的鱼眼校正和标定网络
本文提出了一种采用端到端的深度学习方法来对鱼眼图像进行矫正以及同时校准相机内在和畸变参数的方法，该方法能够在高分辨率下具有鲁棒的表现，并且利用生成对抗网络（GAN）实现了快速图像矫正模块和校准模块。
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使用 t-SNE 可视化的 GAN 生成手写图像与 MNIST 图像的比较研究
本研究对使用 MNIST 数据集训练的 GAN 生成图像的质量进行了探究，使用 t-SNE 可视化比较生成图像与原始图像的差异并提出了一种实用的评估方法。
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CVPRLD-GAN: 低维度的生成对抗网络用于带有方差正则化的光谱图像生成
本文提出一种基于低维 GAN 的数据增强方法，能够有效提高压缩光谱成像、光谱图像超分辨率以及 RGB 到光谱任务的表现，并在传统数据增强方法和同样应用 GAN 的方法的基础上取得了 0.5 到 1 [dB] 的改进。
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隐私 - 效用移动模型的公平性分析
本文定义人类活动中用于衡量公平性的指标，并对几个隐私保护模型在这些指标下的性能进行了比较，结果表明现有的模型虽然可以保证群体公平，但无法保证个体公平，即具有高度相似轨迹的用户获得的隐私保护差异较大，这表明在未来的空间 - 时间数据分析和建模
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基于属性引导扩散模型的面部动画
该研究提出了一种基于属性引导扩散模型 (FADM) 的面部动画框架，该框架可逐步地改善非自然畸变和伪影。
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CVPR图像感知布局生成的像素级鉴别器无监督领域自适应
本文关注利用基于图像内容的条件 GAN 模型生成具有图片感知性的广告海报平面设计，在现有数据集的基础上，将无监督领域自适应技术与深度学习相结合，设计了一种新的像素级鉴别器 (PDA-GAN) 来生成具有高质量图像感知的广告海报平面设计。实
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KDDTSI-GAN: 使用卷积循环一致性生成对抗网络进行无监督的时间序列异常检测
本研究提出 TSI-GAN，一种用于时序数据的无监督异常检测模型，可以自动学习复杂的时间模式并广义于不同数据集，通过将每个输入时间序列转换为二维图像序列，并使用具有逆映射准确性的重建型 GAN 进行训练，以及后处理中应用 Hodrick-P
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CVPR基于潜在代码优化的面部属性保护数据集匿名化
本文提出了一种针对人脸图像数据集的匿名处理方案，采用生成对抗网络的潜在空间进行优化，解决现有方案中需要额外训练神经网络、没有保存面部特征等问题，实现了既保护隐私，又适合于训练机器学习模型的效果。
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ICLRImageNet 的 3D 生成
本文提出了一种基于 3D GAN 的 3D 生成器，采用了不同于以往的数据假设、深度框架和相机模型，在多样化数据集（如 ImageNet）上取得了优于现有技术的纹理和几何质量的结果。
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