generative adversarial training | BriefGPT

关键词generative adversarial training

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提高内容一致超分辨率扩散模型的稳定性
通过采用扩散模型来改善图像结构以及利用生成对抗训练来增强图像细节，我们提出了一种名为内容一致超分辨率（CCSR）的方法，大大减少了基于扩散先验的超分辨率的随机性，提高了超分辨率输出的内容一致性并加速了图像生成过程。
PDF6 months ago
基于原始音标输入和显式韵律建模的文本转语音合成的生成对抗训练
通过生成对抗训练的端到端语音合成系统，我们使用明确的语音、音高和时长建模来训练我们的原始音素到音频转换的 Vocoder，并通过几种预训练模型来实验上下文化和去上下文化的词嵌入，同时介绍一种基于离散风格标记的高度表达的字符声音匹配方法。
PDF9 months ago
SEE-OoD: 增强型外数据检测的监督式探索
利用 Wasserstein 分数的生成对抗训练模型，结合预测不确定性和模型正则化，提高了异常样本检测的准确性，并在计算机视觉数据集上表现出卓越的泛化能力。
PDF9 months ago
MM知识蒸馏的映射仿真
通过新的几何视角将 source-blind knowledge distillation 问题视为老师和学生生成的分布对齐，提出 MEKD 结构通过生成对抗训练来模拟反向映射，并使用普适函数逼近和最优质量传输理论的理论保证，该方法在各种基
PDF2 years ago
ICML规划目标，学习技能：通过分离的策略优化实现可迁移的状态 - 仅模仿学习
本論文提出了一种名为 DePO（Decoupled Policy Optimization）的方法，該方法將策略分解為高層次的狀態規劃器和反動力學模型，并利用嵌入式的解耦策略梯度方法和对抗式训练对其进行优化，此方法能够在不同的操作空间或状态
PDF2 years ago
ICCV通用对抗训练提高鲁棒性和泛化性
本文介绍一种名为生成对抗训练的方法，用于提高深度神经网络对测试集和域外样本的泛化能力，并增强其抵抗未知对抗攻击的能力。
PDF3 years ago
改进具有深度特征一致性和生成对抗训练的变分自动编码器
本文提出了一种改进变分自编码器性能的新方法，通过实施生成对抗训练机制，使得 VAE 输出逼真自然的图像；同时，还使用多视图特征提取策略提取有效的图像表示，从而获得了在面部属性预测上最先进性能。
PDF5 years ago
ICCV使用生成对抗网络实现单目真实感凝视重定向
本研究提出了一种使用生成对抗网络训练的方法，用于在保持外观一致、生成逼真图像的同时实现目标凝视方向的眼部图像重定向，并通过感知相似性和一致性来优化生成图像的准确性。经广泛评估，该方法在图像质量和重定向精度等方面优于现有先进技术，并且可以通过
PDF5 years ago
量子生成对抗网络
本文研究如何在量子领域扩展敌对训练的概念，并展示如何构建使用量子电路的生成性对抗网络。我们还展示了如何利用另一个量子电路计算梯度，同时提供了一个简单实用的电路 ansatz 来参数化量子机器学习模型，并进行了简单的数值实验以证明量子生成对抗
PDF6 years ago
ICLRGAN 中的歧视 - 泛化取舍
本文研究了生成式对抗网络的判别器集合，证明了其线性张成是连续函数有界集合的密集子集，则其是判别性的，我们还通过不同的评价指标开发了广义边界，阐明了实际性能。
PDF7 years ago
采用生成对抗网络对眼底图像中的视网膜血管进行分割
本研究展示了一种使用生成式对抗训练的方法，用于生成精确的视网膜血管地图，它可以用于自动检测眼底图像中视网膜疾病。
PDF7 years ago