基于分辨率依赖的 GAN 插值实现跨域可控图像合成
计算机视觉与模式识别
2020-11-24 v3 图像与视频处理
摘要
GAN 能够从其训练数据域生成照片级真实感图像。然而，希望将其用于创作目的的人往往想要从全新域生成图像，而这是 GAN inherently 无法完成的任务。同时，具备一定程度的可控性也是可取的，以便存在某种艺术导向，而非纯粹对随机结果进行筛选。本文提出一种以分辨率依赖方式对 StyleGAN 架构的生成模型进行插值的方法。这使我们能够从全新域生成图像，并在一定程度上控制输出性质。
引用
@article{arxiv.2010.05334,
title = {Resolution Dependent GAN Interpolation for Controllable Image Synthesis Between Domains},
author = {Justin N. M. Pinkney and Doron Adler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.05334},
year = {2020}
}
备注
2 pages, 3 figures. Accepted to Machine Learning for Creativity and Design NeurIPS 2020 Workshop; Corrected typos