利用循环对抗网络生成图像
机器学习
2016-12-14 v5 计算机视觉与模式识别
摘要
Gatys等人 (2015) 表明，优化像素以匹配卷积网络中相对于参考图像特征的特征，是渲染高视觉质量图像的一种途径。我们展示，展开这种基于梯度的优化会产生一种循环计算，其通过增量式地添加到视觉“画布”上来创建图像。我们提出一种受此观点启发的循环生成模型，并展示它可以使用对抗训练进行训练以生成非常好的图像样本。我们还提出一种通过让这些网络的生成器和判别器相互竞争来定量比较对抗网络的方法。
引用
@article{arxiv.1602.05110,
title = {Generating images with recurrent adversarial networks},
author = {Daniel Jiwoong Im and Chris Dongjoo Kim and Hui Jiang and Roland Memisevic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.05110},
year = {2016}
}