ARTEMIS：利用带多判别器的 GAN 生成艺术作品
计算机视觉与模式识别
2023-11-15 v1
摘要
我们提出了一种生成抽象艺术的新方法。首先训练一个自动编码器对图像的风格表示进行编码与解码，这些风格表示由预训练的 VGG 网络从源图像中提取。然后，提取该自动编码器的解码器组件，并将其用作 GAN 中的生成器。该生成器与一组判别器协同工作。每个判别器接收同一图像的不同风格表示，生成器被训练以生成能够产生令人信服的风格表示、从而欺骗所有判别器的图像。生成器还被训练以最大化一个多样性项。所得图像具有超现实、几何化的质感。我们将该方法称为 ARTEMIS（ARTistic Encoder-Multi-Discriminators Including Self-Attention，艺术编码器—含自注意力的多判别器），因其使用了自注意力层与编码器—解码器架构。
引用
@article{arxiv.2311.08278,
title = {ARTEMIS: Using GANs with Multiple Discriminators to Generate Art},
author = {James Baker},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.08278},
year = {2023}
}