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multi-class image generation
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利用混沌动力学进行循环图像生成
通过将 CycleGAN 模型扩展到三个不同类别的图像之间进行转换,演示了使用循环转换进行连续图像生成的方法。经过多次训练生成器的应用,产生的图像序列在图像空间中占据了较有限的区域,并表现出混沌动力学特征。生成的图像在质量上高,但相对于训练
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