一种用于可控图像翻译的风格感知判别器
计算机视觉与模式识别
2022-03-30 v1
摘要
当前的图像到图像翻译无法控制在训练所用类别之外的输出域，也不能很好地在不同域之间进行插值，导致结果不真实。这一局限主要源于标签未考虑语义距离。为缓解此类问题，我们提出一种风格感知判别器，它既作为评判器又作为风格编码器以提供条件。该风格感知判别器利用基于原型的自监督学习来学习一个可控的风格空间，并同时引导生成器。在多个数据集上的实验验证了所提模型优于当前最先进（SOTA）的图像到图像翻译方法。与现有方法不同，所提方法支持多种应用，包括风格插值、内容移植和局部图像翻译。
引用
@article{arxiv.2203.15375,
title = {A Style-aware Discriminator for Controllable Image Translation},
author = {Kunhee Kim and Sanghun Park and Eunyeong Jeon and Taehun Kim and Daijin Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.15375},
year = {2022}
}
备注
2022 CVPR