unpaired training data | BriefGPT

关键词unpaired training data

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无监督多领域多模态图像到图像转换与显式领域约束解耦
本文提出了一个使用无成对训练数据和单个网络同时训练不同域的多个数据集来学习生成多样化输出的统一框架，并研究了如何更好地提取域监督信息以学习更好的分离表征和实现更好的图像翻译的方法。实验表明，所提出的方法优于或与最先进的方法相当。
PDF5 years ago
MM基于区域的面部动作单元对抗合成
本文提出了一种面部动作单元（AU）级别的面部表情合成方法，使用基于 AU 注释的本地注意条件生成对抗网络（LAC-GAN）控制 AU 状态，并使用非配对训练数据训练操纵模块，在常用的 BP4D 数据集上进行定量和定性评估以验证该方法的有效
PDF5 years ago
$L_2$ 正则输运正则化的势流生成器
本研究提出了具有 $L_2$ 优化输运规则的潜在流生成器，可轻松集成到包括不同版本的 GAN 和基于流的模型在内的各种生成模型中。研究表明潜在流生成器在二维问题中的正确性和鲁棒性，并阐明了 $L_2$ 优化输运规则对 “接近度” 概念的影响
PDF5 years ago
基于标志物辅助的 CycleGAN 卡通人脸生成
使用未成对的训练数据和特征点辅助的 CycleGAN，我们能够高质量地生成漫画面孔，这些面孔几乎无法与艺术家绘制的面孔区分，这种方法建立在面部结构的一致性基础上。
PDF5 years ago
ECCVDRIT++: 基于解缠表示的多样化图像翻译
本文提供了一种基于解开表示的方法来解决无配对训练图像文件的生成任务的多输出问题，并且提出了一个固定内容空间和可变属性空间的嵌入方式来生成多样化的输出。通过定量和定性实验，论文证明了该方法可以在不需要配对训练数据的情况下，生成出多样而且逼真的
PDF5 years ago
ECCV基于分离表征的多样化图像翻译
该研究提出了一种基于解缠表示的方法，用于在无成对的训练图像的情况下产生多样化的输出，在领域适应方面具有竞争性表现，并且在多种任务上可以生成多样化与逼真的图像。
PDF6 years ago