Introduction: Deconvolution;   Computational costs; Strided convolutional nets; Markov patches; 1. Q: The task of texture synthesis have considerable computational costs becuase of a numerical deconvolution in previous work. 2. A: the author propose…

StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks  本文将利用 GANs 进行高质量图像生成,分为两个阶段进行,coarse to fine 的过程.据说可以生成 256*256 的高清图像. 基于文本生成对应图像的工作已经有了,比如说 Attribute2Image,以及 最开始的基于文本生成图像的文章等等. Stacked Generated Adver…

论文地址:MelGAN:条件波形合成的生成对抗网络 代码地址:https://github.com/descriptinc/melgan-neurips 音频实例:https://melgan-neurips.github.io/ 配有MelGAN解码器的音乐翻译网络:https://www.descript.com/overdub 摘要 以前的工作(Donahue等人,2018a:Engel等人,2019a)已经发现用GAN生成相干的原始音频波形是一个挑战.在本文中,我们证明了通过引入一系列结…

Improved Textured Networks: Maximizing quality and diversity in Feed-Forward Stylization and Texture Synthesis https://arxiv.org/abs/1701.02096v1 本文最主要的贡献有两点: 1. 引入instance normalization 代替 batch normalization 2. 通过使得生产器从Julesz ensemble无偏采样来增加texture…

代码实现 概述 这是关于Texture Synthesis Using Convolutional Neural Networks论文的tensorflow2.0代码实现,使用keras预训练的VGG19模型,依照论文重新更改了vgg19的设置. 本实现在论文给出的纹理中基本能得到复现结果 环境 tensorflow >2.0 numpy Pillow matplotlib Usage python3 synthesize.py src.jpg --output output.jpg 文件 cu…

Generative Adversarial Text to Image Synthesis ICML 2016  摘要:本文将文本和图像练习起来,根据文本生成图像,结合 CNN 和 GAN 来有效的进行无监督学习. Attribute Representation: 是一个非常具有意思的方向.由图像到文本,可以看做是一个识别问题:从文本到图像,则不是那么简单. 因为需要解决这两个小问题: 1. learning a text feature representation that captur…

Code Address:https://github.com/junyanz/CycleGAN. Abstract 引出Image Translating的概念(greyscale to color, image to semantic labels, edge-map to photograph.),并申明了本作的动机,不使用 image pairs来训练图片的风格转换:We present an approach for learning to translate an image fro…

本文来自<Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks>,时间线为2017年3月.本文算是GAN的一个很大的应用里程点,其可以用在风格迁移,目标形变,季节变换,相片增强等等. 1 引言 如图1所示,本文提出的方法可以进行图像风格的变化,色调的变化等等.该问题可以看成是image-to-image变换,将给定场景下的一张图片表示\(x\)变换到另一个图片\(y\),例如:灰度图片到颜…

本文来自<Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks>,是Phillip Isola与朱俊彦等人的作品,时间线为2016年11月. 作者调研了条件对抗网络,将其作为一种通用的解决image-to-image变换方法.这些网络不止用来学习从输入图像到输出图像的映射,同时学习一个loss函数去训练这个映射.这让传统需要各种不同loss函数的问题变成了可以采用统一方法来解决成为可能.作者发现这种方法在基于标签map…

Awesome Torch This blog from: A curated list of awesome Torch tutorials, projects and communities. Table of Contents Tutorials Model Zoo Recurrent Networks Convolutional Networks ETC Libraries Model related GPU related IDE related ETC Links Tutorials…