排序CGAN：对语义图像属性的主观控制
计算机视觉与模式识别
2018-07-25 v3
摘要
在本文中，我们研究使用生成对抗网络依据语义属性的主观度量进行图像生成任务。与从离散类别标签生成图像的标准 CGAN 不同，我们的架构同时处理连续与离散尺度。给定图像的成对比较，我们的模型（称为 RankCGAN）执行两项任务：它学习使用主观度量对图像排序；并学习可由该度量控制的生成模型。RankCGAN 将每个感兴趣的主观度量关联到某潜空间的特定维度。我们在 UT-Zap50K、PubFig 和 OSR 数据集上进行实验，并证明该模型具有足够的表达力与多样性，可进行双属性探索与图像编辑。
引用
@article{arxiv.1804.04082,
title = {Ranking CGANs: Subjective Control over Semantic Image Attributes},
author = {Yassir Saquil and Kwang In Kim and Peter Hall},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.04082},
year = {2018}
}