Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks (使用循环一致的对抗网络的非配对图像-图像转化) 原文地址:https://arxiv.org/abs/1703.10593 作者:Jun-Yan Zhu,Taesung Park,Phillip Isola,Alexei A. Efros 作者机构:伯克利人工智能研究(BAIR)实验室 作者博客:Jun-Yan Zhu,http://p…

Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks (基于条件gan的图像转图像) 作者:Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou, Alexei A. Efros 全文链接:https://arxiv.org/abs/1611.07004 GANs是一种生成模型,它学习从随机噪声向量z到输出图像y的映射.条件GAN学习从观测图像x和随机噪声向量z到y的映射.生成器G经过训练后产…

Code Address:https://github.com/junyanz/CycleGAN. Abstract 引出Image Translating的概念(greyscale to color, image to semantic labels, edge-map to photograph.),并申明了本作的动机,不使用 image pairs来训练图片的风格转换:We present an approach for learning to translate an image fro…

Abstract 最近在两个领域上的图像翻译研究取得了显著的成果.但是在处理多于两个领域的问题上,现存的方法在尺度和鲁棒性上还是有所欠缺,因为需要为每个图像域对单独训练不同的模型.为了解决该问题,我们提出了StarGAN方法,这是一个新型的可扩展的方法,能够仅使用一个单一模型就实现多领域的图像翻译.StarGAN这样的统一模型的结构允许在单个网络上同时训练带有不同领域的多个数据集.这使得StarGAN的翻译图像质量优于现有的模型,并具有将输入图像灵活地翻译到任意目标域的新能力.通过实验,验证了该…

文章地址:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Zhu_Unpaired_Image-To-Image_Translation_ICCV_2017_paper.pdf 代码地址:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 原理: CycleGAN这篇文章的亮点是提出了无需使用成对样本来训练模型的新思路.像pix2pix这类方法则需要成对的数据来训练. 由于在实…

作者:朱俊彦,朱俊彦博士是计算机图形学领域现代机器学习应用的开拓者.他的论文可以说是第一篇用深度神经网络系统地解决自然图像合成问题的论文.因此,他的研究对这个领域产生了重大影响.他的一些科研成果,尤其是 CycleGAN,不仅为计算机图形学等领域的研究人员所用,也成为视觉艺术家广泛使用的工具.计算机图形顶级会议 ACM SIGGRAPH 2018 即将于 8 月 12-16 日在加拿大温哥华举行.在大会开始前,部分奖项结果已经揭晓.朱俊彦获得了大会的最佳博士论文奖.GAN之父Ian Goodfe…

---恢复内容开始--- Motivation 使用单组的生成器G和判别训练图片在多个不同的图片域中进行转换 效果确实很逆天,难怪连Good Fellow都亲手给本文点赞 Introduction 论述了Image translating的概念,GAN极大地提升了该领域的生成质量.具体到头像生成任务,作者定义attribute为图片特征(feature),如haircolor,age,gender等:domain被定义为 一系列共享了某个属性的图片,如女性图片和男性图片分属不同的domain.该…

出处 CVPR2017 Motivation 尝试用条件GAN网络来做image translation,让网络自己学习图片到图片的映射函数,而不需要人工定制特征. Introduction 作者从不同种类的语言翻译类比,提出了Image translation的概念,并希望在给定足够的训练数据以后,训练后的网络能像完成自动语言翻译的任务一样自动地完成图片的转换任务. (这图对俺启发挺大啊,嘻嘻) GAN损失函数: L1损失函数:用于约束最终生成图片和原图的偏差不至太大 总损失函数: 生成器G采…

Introduction 1. develop a common framework for all problems that are the task of predicting pixels from pixels. 2. CNNs learn to minimize a loss function -an objective that scores the quality of results-- and although the learning process is automati…

Awesome GAN for Medical Imaging 2018-08-10 09:32:43 This blog is copied from: https://github.com/xinario/awesome-gan-for-medical-imaging A curated list of awesome GAN resources in medical imaging, inspired by the other awesome-* initiatives. For a co…