超级会员免费看
本文探讨了GAN在计算机视觉领域的进展，特别是AC-GAN在条件图像合成中的应用，展示了如何通过辅助分类器和重建损失提升图像质量。此外，还讨论了3D-GAN在3D对象生成中的作用，以及如何通过3D卷积网络建模高分辨率的3D形状。同时，文章还提到了PacGAN解决模式崩溃问题的方法，以及像素2像素GAN和Cycle-GAN在图像到图像转换中的应用，展示了在无配对数据情况下进行域映射的可能性。
一、说明
上文 【计算机视觉中的 GAN 】或多或少是GANs，生成学习和计算机视觉的介绍。我们达到了在 128x128 图像中生成可区分图像特征的程度。但是，如果你真的想了解GAN在计算机视觉方面的进展，你肯定必须深入研究图像到图像的翻译。尽管这是第一个成功的模型，但他们设计GAN的原则仍然被考虑在内。
在这一部分中，我们将继续我们在计算
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
评论
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
