toon2real:将卡通图像翻译为真实图像
计算机视觉与模式识别
2021-02-03 v1 图像与视频处理
摘要
在图像到图像翻译方面,生成对抗网络(GAN)即使用于无监督数据集也取得了巨大成功。本工作中,我们旨在利用 GAN 将卡通图像翻译为照片级真实图像。我们应用了若干最先进模型来执行该任务,但它们未能实现良好质量的翻译。我们观察到这两个域之间的浅层差异导致了此问题。基于该思路,我们提出了一种基于 CycleGAN 模型、从卡通域到照片级真实域的图像翻译方法。为使模型高效,我们实现了谱归一化,为模型增添了稳定性。我们展示了实验结果,表明所提模型取得了最低的 Frechet Inception Distance 分数,且相较另一最先进技术 UNIT 结果更优。
引用
@article{arxiv.2102.01143,
title = {toon2real: Translating Cartoon Images to Realistic Images},
author = {K. M. Arefeen Sultan and Mohammad Imrul Jubair and MD. Nahidul Islam and Sayed Hossain Khan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.01143},
year = {2021}
}
备注
Accepted as a short paper at ICTAI 2020