unsupervised image-to-image translation | BriefGPT

关键词unsupervised image-to-image translation

搜索结果 - 25

SemST: 结构纹理对齐的语义一致多尺度图像翻译
通过对比学习和对齐输入和输出的结构和纹理特性，提出了一种名为 SemST 的新型 I2I 方法，用于在保持语义的同时实现语义无损的领域内图像映射，进一步引入多尺度方法增强翻译性能，适用于高分辨率图像领域适应。实验证明，SemST 可以有效减
PDF9 months ago
GP-UNIT: 通用的生成式先验用于多功能无监督图像到图像翻译
本文提出了一种新颖的多功能框架 —— 生成先验引导的非监督图像到图像翻译（GP-UNIT），通过学习多层级内容对应，可以在各种领域中实现高质量、多样化的翻译。
PDFa year ago
学习生成传达几何和语义的线描
该文章提出一种从照片中创建线条图的无配对方法，该方法结合了几何和语义信息并使用了图像翻译和损失函数来创建场景信息和 3D 形状的编码。
PDF2 years ago
ICCV学习调权来实现非对齐图像翻译
本文针对图像转化中不对齐的情况，提出了一种基于重要性加权的图像转化方法，并与其他最新方法进行比较，展示了该方法的有效性。
PDF3 years ago
基于对比学习和实际数据集的水下图像恢复
通过构建大规模的 HICRD 数据集并提出新的基于 unsupervised image-to-image translation 框架、利用对比学习和生成式对抗网络的方法，我们的研究试图弥补基础难题导致的现有技术和算法难以对海底原始图片修
PDF3 years ago
复杂场景下的几何无监督图像到图像转换
本文介绍了一种在多元和内容丰富的图像上使用单个物体翻译方法的扩展方法，使用基于目标检测的方式对数据集进行扩充，同时提出了一种适应 FUNIT 框架的方法，以利用其他方法中可以看到的目标检测技术的优势。
PDF3 years ago
SPatchGAN：一种基于统计特征的鉴别器，用于无监督的图像到图像的转换
本研究提出了一种基于统计特征而非单个补丁的鉴别器架构，通过多尺度的关键统计特征的分布匹配稳定网络，从而简化了框架并增强了细节，用于无监督的图像转换，包括自拍到动漫，男性到女性和眼镜移除等应用场景，并在各种挑战性应用程序中超越了现有的最先进模
PDF3 years ago
对比学习实现的单张水下图像修复
本文提出了一种新颖的无监督图像到图像翻译框架，利用对比学习和生成式对抗网络来实现海底图像的修复，通过释放大规模真实的海底图像数据集来支持模型的训练，并通过与最近方法的比较进一步证明了我们方法的优势。
PDF3 years ago
ECCVCOCO-FUNIT: 带有内容编码风格的少样本无监督图像翻译
提出了一种名为 COCO-FUNIT 的 few-shot 无监督图像翻译模型，通过引入样式嵌入和常数样式偏置模块依据输入图像和示例图像，有效解决图像翻译中的内容丢失问题。
PDF4 years ago
ECCVTuiGAN: 使用两个非配对图像进行多功能图像翻译的学习
本研究提出了一种名为 TuiGAN 的生成模型，该模型可以完成只有两个未经配对图像进行的 UI2I 任务，在 coarse-to-fine 的过程中将生成的图像从全局结构逐渐细化到局部细节。结果表明，该模型在各种 UI2I 任务上都优于基线
PDF4 years ago
单幅图像对的结构类比
本文介绍利用深度神经网络进行无监督图像转换的方法，深入探讨了只使用单个图像对（A，B）生成具有结构对齐的图像的方法，并且还能适用于其他有条件的生成任务，如引导图像合成，风格和纹理转移，文本翻译以及视频翻译。
PDF4 years ago
GMM-UNIT: 基于属性高斯混合模型的无监督多领域多模态图像转换
GMM-UNIT 基于分离内容 - 属性表示的方法，其中属性空间拟合了高斯混合模型，每个高斯混合模型组件代表一个域，它具有可以轻松扩展到大多数多域和多模态图像的优势，同时具有连续域编码，可以在域之间进行插值和外推，是用于无监督图像到图像翻译
PDF4 years ago
CVPR通过重复使用判别器进行图像编码：走向无监督图像翻译
本文提出了一种新的图像到图像的翻译结构，称为 NICE-GAN。该结构采用判别器来对目标领域的图像进行编码，减少了独立编码器的需求，提高了训练效率。同时，本文提出了一种解耦训练策略来解决培训不一致问题。实验表明该方法在 FID、KID 和人
PDF4 years ago
ECCVGANHopper: 无监督图像到图像翻译的多跳 GAN
GANHopper 是一种无监督的图像到图像翻译网络，通过多次跳跃逐渐转换两个域之间的图像，并且通过生成介于两个域之间的加权混合图像来控制翻译过程，同时添加新的混合判别器和平滑性约束来优化翻译质量，该方法在处理特定于域的特征和几何变化时表现
PDF4 years ago
MMMocycle-GAN：无配对视频到视频的转换
本文提出了一个新的基于运动引导的循环一致性生成对抗网络，称为 Mocycle-GAN，该网络将运动估计集成到无配对视频翻译器中，可用于视频合成。通过对视频到标签和标签到视频的翻译进行广泛的实验，与最先进的方法相比，我们报告了卓越的结果。更明
PDF5 years ago
循环一致 GAN 的对抗性自卫
本文研究了无监督图像翻译中的自我攻击问题，提出了两种防御技术，发现增强模型抵抗自我对抗攻击的能力能提高生成质量和重构可靠性，降低模型受低幅扰动的敏感度。
PDF5 years ago
ICLRU-GAT-IT：自适应层 - 实例归一化的无监督生成式注意力网络用于图像翻译
本文提出了一种新的无监督图像到图像的转换方法，它通过引入一个新的注意力模块和一个可学习的规范化函数，以端对端的方式来实现。
PDF5 years ago
ICCV少样本无监督图像到图像翻译
本论文提出一种基于生成对抗网络和网络设计的少样本无监督图像转换算法，通过在基准数据集上的大量实验验证与多种基线方法比较，证明了提出的框架的有效性。
PDF5 years ago
CVPRTransGaGa：几何感知的无监督图像到图像翻译
本文采用解缠和翻译框架解决复杂物体的图像翻译任务，使用外观和几何空间提取出独立但互补的表示，并分开翻译。实验结果表明，该方法在接近刚性和非刚性物体翻译任务中的表现优于其他最先进方法，同时支持多模式翻译。
PDF5 years ago
ICLRInstaGAN：基于实例的图像翻译
本文提出了一种新的方法 ——instance-aware GAN（InstaGAN），通过引入实例信息和改进多实例转化来翻译图像和相应的实例属性，同时保持实例的排列不变性，并展示了该方法对不同图像数据集的有效性。
PDF6 years ago