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generative adversary networks
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空间进化生成对抗网络
本文探讨了对生成对抗网络中出现的不稳定性和模态崩溃问题进行改进的方法,通过引入进化计算的原理,将两种促进训练多样性的方法(E-GAN 和 Lipizzaner)进行混合,提出了一种名为 Mustangs 的进化 GAN 训练方法,该方法通过
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5 years ago
使用关键点位置暴露生成对抗网络合成的人脸
本文提出了一种基于面部标记点位置的新方法来揭示生成式对抗网络 (GAN) 合成图像的不同之处,并通过实验证明了 SVM 分类器使用面部标记点位置的效果可用于对 GAN 合成的面部进行分类。
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5 years ago
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