generative adversarial net | BriefGPT

关键词generative adversarial net

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MM6GAN：利用生成对抗网络与强化学习进行 IPv6 多模式目标生成
本研究引入了 6GAN，一种建立在生成对抗网络和强化学习之上，力图通过多模式目标生成解决 IPv6 自定义地址配置和广泛重定向的挑战。实验结果表明，与现有的目标生成方法相比，本研究提出的方法生成了更高质量的目标候选集。
PDF2 years ago
ICLR通过潜空间导航的可控 GAN 用于图像编辑
本研究提出了一种新的控制图像属性的编辑方法，通过学习多种属性变换和应用内容损失和对抗损失来实现单一和多属性的编辑，并保留图像身份和真实感。此外，提出了客观评价标准以衡量模型性能，结果表明该模型在目标图像操作方面达到了最先进水平。
PDF3 years ago
CVPR基于词性引导的快速、多样化和准确的图像字幕生成
本文提出了一种新的图像描述生成方法，先预测图像的意思概要，再基于该概要生成文本，相比于传统 beam search 的方法，本文方法在文本多样性、计算效率和生成的描述准确性方面都有明显提高。
PDF6 years ago
AttGAN: 仅修改您想修改的部分的面部属性编辑
本研究旨在改变面部图像的一个或多个属性，并保持其他细节，使用生成敌对网络（GAN）和编码器 - 解码器架构来确保高质量的面部特征编辑。
PDF7 years ago
人脸图像合成的最新进展
本文系统介绍了传统方法和深度学习方法，尤其是生成对抗网络（GAN）在面部合成方面的应用及其对身份保护的重要性，并讨论未解决的困难和未来研究方向。
PDF7 years ago
ACL使用条件序列生成对抗网络提升神经机器翻译
该论文提出了一种将 GANs 应用于 NMT 的方法，其通过生成对抗网络实现机器翻译任务中句子的生成，并使用 BLEU 评估模型表现，实验证明该方法在英德和中英翻译任务上均优于传统的 RNNSearch 和最新的 Transformer 模
PDF7 years ago