基于GAN的人脸编辑——综述
计算机视觉与模式识别
2022-07-25 v1 机器学习
神经与进化计算
图像与视频处理
摘要
近年来，生成对抗网络（GANs）已成为从事深度学习的研究人员与工程师中的热门话题。它是一项突破性技术，能够以一致的方式生成新的数据内容。由于其适用于图像生成与合成、音乐制作与作曲等领域，GANs主题的人气急剧上升。GANs包含两个竞争的神经网络：生成器与判别器。生成器用于产生新样本或内容，判别器用于识别内容是真实的还是生成的。其不同于其他生成模型之处在于能够学习无标签样本。本综述将讨论GANs的演进、作者提出的若干改进以及不同模型间的简要比较。索引术语：生成对抗网络，无监督学习，深度学习。
引用
@article{arxiv.2207.11227,
title = {Face editing with GAN -- A Review},
author = {Parthak Mehta and Sarthak Mishra and Nikhil Chouhan and Neel Pethani and Ishani Saha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11227},
year = {2022}
}