Pytorch实现基于GAN的无监督图像纹理特征传输训练自己的数据集

已于 2025-03-02 20:00:49 修改
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分类专栏： 优质GAN模型训练自己的数据集 文章标签： 生成对抗网络 人工智能 神经网络 pytorch 机器学习 深度学习 图像生成
于 2025-02-23 09:15:00 首次发布
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版权

简介

简介：利用Unet架构来构建生成器模型输出纹理特征图像，并设计了VGG19模型架构来构建纹理损失。利用多个低级VGG19的特征层计算均值和方差，并得到生成的纹理与真实纹理的差异性。并结合L1损失、对抗损失等共同训练。

论文题目：Unsupersived Image Texture Transfer Based On Generative Adversarial Network（基于生成对抗网络的无监督图像纹理传输）

会议：International Conference on Consumer Electronics and Computer Engineering (ICCECE)

摘要：生成对抗网络在图像纹理传输中的应用是计算机视觉领域的一个研究热点。 本文提出了一种无监督图像纹理传输方法，在生成对抗网络的基础上，利用VGG19模型构建纹理损失网

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