high-frequency details | BriefGPT

关键词high-frequency details

搜索结果 - 6

细节保留图像去噪的重建生成扩散模型
提出了一种称为重建生成扩散模型 (RnG) 的新方法，该方法利用重建去噪网络恢复绝大部分底层干净信号，并采用扩散算法生成剩余的高频细节，从而提高视觉质量和感知度。通过在合成和真实去噪数据集上进行广泛实验验证了该方法的优越性。
PDF10 months ago
ICCVWaveNeRF：基于小波的通用神经辐射场
WaveNeRF 通过将多视角立体重建技术与神经辐射场（NeRF）相结合，利用小波频率分解在不需要针对每个场景进行优化的情况下实现了高质量的综合合成。
PDFa year ago
HF-NeuS: 使用高频细节改进表面重建
本文提出了 HF-NeuS 方法，在神经渲染中改善了表面重构的质量，首先通过建立透明度函数与 SDF 的关系，将透明度作为变换后的 SDF 来建模，并采用粗到细的策略将 SDF 分解成基函数与偏移函数，最后设计了自适应优化策略，使得训练过程
PDF2 years ago
ECCV深度多尺度分量字典盲目人脸修复
该论文提出了一种深度字典网络（称为 DFDNet），用于参考基础面部修复方法中没有限制同一身份高质量参考图像的场景，并通过字典功能转移块从高质量图像中生成字典以修复真实降质图像上的细节。
PDF4 years ago
ICCVLADN: 面部化妆与卸妆的本地敌对解缠网络
我们提出了一种用于面部化妆和卸妆的本地对抗去纽结网络（LADN），其中包括多个、重叠的本地对抗鉴别器，采用不对称损失函数来实现面部图像之间的局部细节转移。
PDF5 years ago
基于条件生成式对抗网络的多对比度磁共振成像合成
本文提出了一种基于条件生成对抗网络的多对比度 MRI 综合新方法，该方法通过对抗损失保留高频细节，通过对注册多对比磁共振图像的逐像素损失和对非注册图像的循环一致性损失提供增强的合成性能，利用邻近切片的信息进一步提高合成品质，实验证明其优于以
PDF6 years ago