ISF-GAN：一种用于高分辨率图像到图像翻译的隐式风格函数
计算机视觉与模式识别
2022-03-07 v2
摘要
近年来，人们对使用预训练无条件图像生成器（如StyleGAN）的图像编辑方法兴趣日增。然而，将这些方法应用于将图像翻译到多个视觉域仍然具有挑战性。现有工作通常不能很好地保留图像中域不变的部分（例如人脸翻译中的身份特征），通常不处理多个域，或不允许进行多模态翻译。本工作提出了一种隐式风格函数（ISF），以直接从预训练无条件生成器实现多模态和多域图像到图像翻译。ISF操控输入潜码的语义，使其生成的图像位于期望的视觉域中。我们在人脸和动物操控上的结果显示，相较于基线方法有显著改进。我们的模型能够使用预训练无条件GAN以经济高效的方式实现高分辨率的多模态无监督图像到图像翻译。代码与数据见：\url{https://github.com/yhlleo/stylegan-mmuit}。
引用
@article{arxiv.2109.12492,
title = {ISF-GAN: An Implicit Style Function for High-Resolution Image-to-Image Translation},
author = {Yahui Liu and Yajing Chen and Linchao Bao and Nicu Sebe and Bruno Lepri and Marco De Nadai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.12492},
year = {2022}
}
备注
14 pages, 15 figures