摘要:是一個(gè)全新的工具,旨在允許任何類(lèi)型的圖像變換的應(yīng)用程序無(wú)關(guān)的訓(xùn)練??赡艿膽?yīng)用包括著色,分割,線(xiàn)圖畫(huà)到圖像,映射到衛(wèi)星視圖,風(fēng)格化等。操作在兩個(gè)方向上工作,因此通過(guò)正確訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò),可以從地圖或從彩色分割的建筑立面生成合理的衛(wèi)星視圖。
Pix2pix是一個(gè)全新的工具,旨在允許任何類(lèi)型的圖像變換的應(yīng)用程序無(wú)關(guān)的訓(xùn)練。所需要的是包含圖像對(duì)A和B的數(shù)據(jù)集,并且可以訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)以變換到任一方向??赡艿膽?yīng)用包括著色,分割,線(xiàn)圖畫(huà)到圖像,映射到衛(wèi)星視圖,風(fēng)格化等。操作在兩個(gè)方向上工作,因此通過(guò)正確訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò),可以從地圖或從彩色分割的建筑立面生成合理的衛(wèi)星視圖。
1 使用GAN 根據(jù)線(xiàn)條畫(huà)生成圖片 pix2pix?
https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow
2 ?https://github.com/leehomyc/High-Res-Neural-Inpainting
3 類(lèi)似1 使用GAN
http://liipetti.net/erratic/2016/12/11/seeing-beoynd-the-edges-of-the-image/
Seeing beoynd the edges of the image
?htoyrylaDecember 11, 2016neural networks
In an earlier post, http://liipetti.net/erratic/2016/11/25/imaginary-landscapes-using-pix2pix/, I experimented with pix2pix
商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析群
興趣范圍包括各種讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值的辦法,實(shí)際應(yīng)用案例分享與討論,分析工具,ETL工具,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),數(shù)據(jù)挖掘工具,報(bào)表系統(tǒng)等全方位知識(shí)
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摘要:不過(guò),今年月問(wèn)世的第一版其實(shí)效果還可以,實(shí)現(xiàn)了基于語(yǔ)義信息遷移的顏色提示,讓上色效果更加和諧。生成過(guò)程迅速,效果尚好。作者在上回答說(shuō),和上一版相比,大部分訓(xùn)練都是純粹無(wú)監(jiān)督,甚至無(wú)條件的。 給喜歡的動(dòng)漫形象建個(gè)了收藏夾,里面收集她的各種圖片……懂,誰(shuí)沒(méi)幾個(gè)喜歡的動(dòng)漫萌妹呢。一些手繪線(xiàn)稿也很可愛(ài),但黑白配色總會(huì)略顯單調(diào)。請(qǐng)記住這張線(xiàn)稿半年前線(xiàn)稿上色AI style2paints的破殼曾讓自動(dòng)上...
摘要:但圖像翻譯的意思是圖像與圖像之間以不同形式的轉(zhuǎn)換。判別網(wǎng)絡(luò)用損失函數(shù)和重建的圖像很模糊,也就是說(shuō)和并不能很好的恢復(fù)圖像的高頻部分圖像中的邊緣等,但能較好地恢復(fù)圖像的低頻部分圖像中的色塊。高頻分量主要是對(duì)圖像邊緣和輪廓的度量。 1.介紹 圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的許多問(wèn)題都可以被視為將輸入圖像翻譯成相應(yīng)的輸出圖像。 翻譯常用于語(yǔ)言之間的翻譯,比如中文和英文的之間的翻譯。但圖像...
摘要:但圖像翻譯的意思是圖像與圖像之間以不同形式的轉(zhuǎn)換。判別網(wǎng)絡(luò)用損失函數(shù)和重建的圖像很模糊,也就是說(shuō)和并不能很好的恢復(fù)圖像的高頻部分圖像中的邊緣等,但能較好地恢復(fù)圖像的低頻部分圖像中的色塊。高頻分量主要是對(duì)圖像邊緣和輪廓的度量。 1.介紹 圖像處理、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的許多問(wèn)題都可以被視為將輸入圖像翻譯成相應(yīng)的輸出圖像。 翻譯常用于語(yǔ)言之間的翻譯,比如中文和英文的之間的翻譯。但圖像...
摘要:這篇就介紹利用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)基本駕駛技能去除愛(ài)情動(dòng)作片中的馬賽克給愛(ài)情動(dòng)作片中的女孩穿衣服生成式模型上一篇用生成二維樣本的小例子中已經(jīng)簡(jiǎn)單介紹了,這篇再簡(jiǎn)要回顧一下生成式模型,算是補(bǔ)全一個(gè)來(lái)龍去脈。 作為一名久經(jīng)片場(chǎng)的老司機(jī),早就想寫(xiě)一些探討駕駛技術(shù)的文章。這篇就介紹利用生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的兩個(gè)基本駕駛技能:1) 去除(愛(ài)情)動(dòng)作片中的馬賽克2) 給(愛(ài)情)動(dòng)作片中的女孩穿(tu...
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