qq_43881077的博客

首先，我们先来了解一下Fusion Gan,Fusion Gan即融合生成对抗网络，该网络生成具有输入图像x的身份和输入图像y的形状的融合图像。（如图1）Fusion Gan网络可以以无人监督的方式同时训练两个以上的图像数据集。 我们定义一个身份损失LI来捕捉图像x的身份和一个形状损失LS来获得y的形状。 此外，我们提出了一种名为Min-Patch训练的新型训练方法，将发生器集中在图像的关键...