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spatially-adaptive normalization
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通过类适应归一化实现高效语义图像合成
本文从高回报的角度,对空间自适应规范化进行了深入分析,发现其调制参数更加受到语义感知而非空间自适应的影响。在此观察的启发下,本文提出了一种轻量级但同样有效的类自适应规范化变体,称为 CLADE,并介绍了一种计算自语义布局的类内位置图编码,以
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4 years ago
重新思考空间自适应归一化
通过 ROI 分析,我们发现在 SPA 上的优势主要来自于其对语义信息的敏感性,而不是其对适应性位置的适应性。 因此,我们提出了一个轻量级变种 CLADE,它不适应空间位置或布局。 CLADE 极大地降低了计算成本,同时仍然能够在生成过程中
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4 years ago
CVPR
具有空间自适应规范化的语义图像合成
通过使用自适应规范化层来调整激活函数,我们提出了一种简单但有效的方法来合成具有输入语义布局的逼真图像,这种方法可以提高视觉保真度和与输入布局的对齐度,并允许用户控制语义和风格。
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5 years ago
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