09 2020 档案
摘要：https://github.com/tamarott/SinGAN SinGAN: Learning a Generative Model from a Single Natural Image Abstract 我们介绍SinGAN，一种可以从单个自然图像学习的无条件生成模型。我们的模型被训练来
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摘要：https://github.com/thunguyenphuoc/HoloGAN. Abstract 我们提出了一种新的生成对抗网络(GAN)，用于从自然图像中的三维表征的无监督学习。大多数生成模型都依赖于2D内核来生成图像，并且很少对3D世界进行假设。因此，这些模型倾向于在需要强的3D理解的任务
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摘要：https://ceyuan.me/SemanticHierarchyEmerge Abstract 尽管生成对抗网络(GANs)在图像合成方面取得了成功，但对于生成模型在深层生成表征中学到了什么，以及如何由最近GANs引入的分层随机性构成逼真的图像，人们还缺乏足够的理解。在这项工作中，我们展示了将
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摘要：Disentangled Inference for GANs with Latently Invertible Autoencoder Abstract 生成对抗网络(GANs)在机器学习中扮演着越来越重要的角色。然而，有一个基本的问题阻碍了它们的实际应用:缺乏对真实示例进行编码的能力。解决这个问
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摘要：https://genforce.github.io/mganprior/ Image Processing Using Multi-Code GAN Prior Abstract 尽管生成对抗网络(GANs)在图像合成方面取得了成功，但将经过训练的GAN模型应用于真实图像处理仍然具有挑战性。以前的
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摘要：Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs Abstract 在经过训练的用于合成图像的生成对抗网络(GANs)的潜在空间中，出现了丰富的语义属性。为了识别这些用于图像操纵的潜在语义，以往的方法首先对一组合成样本进行注释，然后在潜在空间
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摘要：补充知识：图像质量评价指标之 PSNR 和 SSIM（https://zhuanlan.zhihu.com/p/50757421） https://www.github.com/richzhang/PerceptualSimilarity The Unreasonable Effectiveness
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摘要：给定的数据都是在driver.google上的，也有人传到百度云上了，可见：https://blog.csdn.net/DLW__/article/details/104173057 1.styleGAN-encoder 1） 这个是styleGAN-encoder中使用的karras2019sty
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摘要：Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN Abstract 基于风格的GAN架构(StyleGAN)在数据驱动的无条件生成图像建模方面产生了最先进的结果。我们公开并分析了它的一些特征伪影（artifacts），并建议在模型架构和训练方
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摘要：https://github.com/NVlabs/stylegan2 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks Abstract 我们从风格转换文献中提出了一种生成对抗网络的可替代生成器框架。新
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