基于生成对抗网络的图像合成导论
计算机视觉与模式识别
2018-11-20 v2
摘要
过去几年中，生成对抗网络（GAN）的研究急剧增长。GAN 于 2014 年提出，已被应用于计算机视觉和自然语言处理等多种应用，并取得了令人印象深刻的性能。在 GAN 的众多应用中，图像合成是研究最为充分的，该领域的研究已经展示了使用 GAN 进行图像合成的巨大潜力。在本文中，我们提供了图像合成中所用方法的分类，回顾了用于文本到图像合成与图像到图像翻译的不同模型，并讨论了若干评估指标以及基于 GAN 的图像合成中可能的未来研究方向。
引用
@article{arxiv.1803.04469,
title = {An Introduction to Image Synthesis with Generative Adversarial Nets},
author = {He Huang and Philip S. Yu and Changhu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.04469},
year = {2018}
}