基于条件生成对抗网络的高质量人脸图像超分辨率
计算机视觉与模式识别
2017-07-05 v1
摘要
我们提出了一种新颖的单张人脸图像超分辨率方法，命名为人脸条件生成对抗网络（Face Conditional Generative Adversarial Network, FCGAN），该方法基于边界平衡生成对抗网络。无需利用任何人脸先验信息，我们的方法即可从低分辨率图像生成高分辨率人脸图像。与现有研究相比，我们的训练和测试阶段均为端到端流程，几乎无需预处理或后处理。为了提高收敛速度并增强特征传播，我们在生成网络和判别网络中进一步采用了跳层连接（skip-layer connection）。大量实验表明，与最先进（state-of-the-art）模型相比，我们的模型取得了具有竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.1707.00737,
title = {High-Quality Face Image SR Using Conditional Generative Adversarial Networks},
author = {Huang Bin and Chen Weihai and Wu Xingming and Lin Chun-Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.00737},
year = {2017}
}
备注
9 pages, 4 figures