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用对抗生成模型生成层级高斯模型的三维生成模型
本文介绍了一种利用高斯表示三维生成对抗网络（3D GANs）的生成器架构，通过引入分层多尺度高斯表示有效地规范了生成高斯分布的位置和尺度，实现了显著更快的渲染速度，并具备可比较的三维生成能力。
PDFa month ago
Labels4Free：使用 StyleGAN 进行无监督分割
提出一种利用 StyleGAN 生成的物体进行非监督分割的框架，通过在 StyleGAN2 发生器结构中引入分割分支、将生成器分为前景和背景网络，可使我们以非监督的方式生成前景物体的软分割掩模。根据多个物体类别的实验结果，它可以与最好的非监
PDF3 years ago
AniGAN: 面向风格引导的生成对抗网络 (Unsupervised) 在动漫头像生成中的应用
该研究提出了一个基于 GAN 的新框架，可以将肖像照片转换为动漫外观的高质量图像，同时保留源图像的整体结构，该框架采用了双分支鉴别器来学习具体领域分布和领域共享分布，有助于生成具有视觉吸引力的动漫图像。
PDF3 years ago
高分辨率稀疏注意力下的语义布局操作
该研究提出了一种高分辨率稀疏注意力模块和一个生成器架构，可以在语义标签映射的基础上，有效地实现将输入图像的视觉细节转移至新布局。实验证明，该方法在图像修补和布局操作方面的性能得到了大幅提高。
PDF4 years ago
快速图像翻译的空间自适应像素网络
我们提出了一种新的生成器架构，旨在快速高效地进行高分辨率的图像到图像转换，通过处理各像素点的互不相关的仿射变换和非线性变换的组合，预测参数的快速卷积网络和空间坐标的正弦编码，使模型速度比最先进的基线模型快 18 倍，而在不同的图像分辨率和转
PDF4 years ago
ICLR深度生成模型曲率之异空间奇异性
本研究提出了一种新的生成模型架构，可以更好地解决深度生成模型中潜在空间中的非线性扭曲问题，并提高了概率分布、采样算法和聚类效果。
PDF7 years ago