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下载次数: 0
上传时间: 2021-02-15
详细说明：StarGAN-v2
客观的：
为了训练单个生成器G，其生成与给定图像x相对应的每个域y的不同图像。
本文中使用的技术术语：
多样的图像：每次给定源图像和域时都产生不同的图像。 （StarGAN的缺点）
域：一组图像，形成视觉上独特的类别。 例如：一个人的性别
样式：每个图像的唯一外观。 例如：发型，化妆等。
潜在空间：一个空间，在该空间上表示压缩数据以删除无关的信息并找到两个数据点之间的基本相似性。 。
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网络尝试在每个域的学习样式空间中生成特定于域的样式矢量，并训练G在输出图像中反映这些矢量
网络组成
生成器G ：获取输入图像x和样式代码s以生成输出图像。 样式代码消除了将图像的域提供给G的需求，从而允许G生成所有域的图像。 s旨在表示特定域y的样式，从而消除了向G提供y并允许tit合成所有域图像的必要性。
映射网络F ：获取域（ y ）和潜在代码z （高斯噪声）以
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