latent optimization | BriefGPT

关键词latent optimization

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通过个性化生成器进行面部再现
本文提出利用个性化生成器进行面部复原的新方法，通过采用个性化的生成器，我们可以拍摄一个短且多样化的自我扫描视频以训练我们的生成器，并结合精心设计的潜在优化来确保图像保持身份，并展示我们的方法在面部复原方面具有最先进的性能，同时可以进行语义编
PDFa year ago
生成式隐写流
本文提出了一种基于流的生成隐写方法 (Generative Steganographic Flow, GSF)，该方法提供了直接生成隐写图像而不需要覆盖图像的方法。我们采用可逆的双射映射方法，在输入的秘密数据和生成的隐写图像之间建立一个可逆
PDFa year ago
ECCV髮型設計：通過局部風格感知的髮型對齊實現位姿不變的髮型轉移的潛在優化
本文提出了一种高性能的、具有潜在优化和新颖的局部样式匹配损失的姿势无关发型转移模型，可以在保留局部发型纹理的同时，克服源图像姿态与目标头发图像姿态差异较大产生的不满足问题。实验结果表明，该模型在较大姿势差异下转移发型并保持局部发型纹理的能力
PDF2 years ago
ICCV图像翻译中的解缠缚技术扩展
本文提出一种名为 OverLORD 的单一框架，用于解缠标记和未标记的属性，以及合成高保真度图像，并通过潜在的优化实现分离学习，该方法不依赖对抗性训练或任何结构偏差，并在生成更具感知品质的图片中具有显着更好的解离和更高的输出多样性.
PDF3 years ago
CVPRLOHO：通过正交化技术对发型进行潜在优化
本研究提出了一种名为 LOHO 的基于 GAN 逆向的优化方法，通过将头发分解为三个属性：感知结构、外观和风格，并引入定制的损失函数对每个属性进行独立建模，使得在潜空间中填充缺失的头发结构细节，从而实现头发转移。通过 LOHO，用户可以通过
PDF3 years ago
ICLR揭开跨类解耦的神秘面纱
介绍了一种名称为 LORD 的基于潜在空间优化的表示分离方法，使用了不对称噪声正则化方法提高了分离性能，实验表明该方法的性能优于常见的对抗训练和非对抗训练方法，并通过聚类扩展该方法，取得了关于领域翻译的有希望的结果。
PDF5 years ago