技术

 2018-07-25  170

Auencoder是神经网络应用在图像,文本,音频上编码解码的开创性研究,但是Autoencoder在图像编码解码中由于损失函数使用的是像素上的误差, 这就造成了解码重构的图像是迷糊的。AE基础上的改进有VAE,但是VAE依然没有改善生成图像模糊的弊病。GAN引入对抗损失,生成的图像更加清晰。 将GAN的对抗思想应用到Autoencoder中会有什么效果呢?GAIA正是利用这个思想,我们一起来看看。

Read More
技术

 2018-07-19  180

GAN和GAN的变种已经将图像生成质量达到了以假乱真的效果,虽然生成的一部分图像可以用肉眼去分辨,但是仍然有一部分由GAN生成的图像在视觉上很难和真实图像区分开。 区分真假图像对于分析GAN的生成上具有一定的意义,同时也说明了GAN在生成上与真实图像的不同所在。TequilaGAN: How to easily identify GAN samples 一文将从视觉以外的方面去区分生成样本和真实赝本之间的差距。

Read More
技术

 2018-07-16  112

GAN在图片生成上展示了惊人的效果,但是动态的视频生成一直是计算机视觉上的难点。利用GAN可不可以实现动态的视频生成呢?Generating Videos with Scene Dynamics 给出了肯定的答案,虽然文章在16年底就已经发表了,但是这种具有开创意义的研究成果还是很值得研读的。

Read More
技术

 2018-07-12  416

图像生成在GAN和VAE诞生后得到了很快的发展,现在围绕GAN的论文十分火热。生成模型只能受限于GAN和VAE吗?OpenAI给出了否定的答案,OpenAI带来了Glow, 一种基于流的生成模型,虽然基于流的生成模型在2014年就已经提出来了,但是一直没有得到重视。Glow的作者在之前已经在基于流的生成模型上提出了NICERealNVP, Glow正是在这两个模型基础加入可逆1x1卷积进行扩展,精确的潜在变量推断在人脸属性上展示了惊艳的实验效果,具体效果可在OpenAI放出的Demo下查看。

Read More

subscribe via RSS

取消

感谢您的支持,我会继续努力的!

扫码支持
扫码打赏一下,你说多少就多少

打开微信扫一扫,即可进行扫码打赏哦