文件名称:
ilo：使用深度生成模型对逆问题进行中间层优化的正式实施-源码
开发工具:
文件大小: 49mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-12
详细说明：官方实施：使用深度生成模型对逆问题进行中间层优化
该存储库托管了该论文的官方PyTorch实现：“使用深度生成模型对逆问题进行中间层优化”。
抽象
我们提出了中间层优化（ILO），这是一种用于解决具有深层生成模型的逆问题的新型优化算法。 不仅仅对初始潜在代码进行优化，我们还逐步更改了输入层，从而获得了更多具有表现力的生成器。 为了探索更高维度的空间，我们的方法搜索位于上一层所诱导的流形周围的小l1球内的潜在代码。 我们的理论分析表明，通过使球的半径保持相对较小，我们可以使用深度生成模型来改善压缩感知的已建立误差范围。 我们从经验上证明，对于许多反问题，包括修复，去噪，超分辨率和压缩感测，我们的方法优于StyleGAN2和PULSE中引入的最新方法。
结果
修补
超分辨率
去噪
使用强大的分类器进行变形
安装
首先通过运行pip install -r requirements.txt安装p
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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