2018-07-25
GAN
Autoencoder
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。
2018-07-19
GAN
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。
2018-07-16
GAN
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。
2018-07-12
Glow
Generative
416
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