檢索結果：共26筆資料 檢索策略： "Generative Adversarial Networks".ekeyword (精準) and cdept.raw="資訊工程系"
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近年來，卷積神經網絡的迅速發展，衍生了各種圖像生成的新穎方法，在電腦視覺領域中產生了很多應用，並為圖像轉換任務帶來了很大的進步。有許多現有的生成模型應用只能生成單調的圖像，但是在圖像轉換任務中的生成…
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最近基於深度學習的方法已經在圖像修復領域非常進步。然而，目前存在的方法時常在修補完圖片之後，遮罩區域的邊界仍然是模糊的，甚至容易生成扭曲的結構。這主要是因為過去方法使用卷積神經網路從遮罩周圍的空間複…
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非監督式圖像轉換的目標是在兩個非成對的數據樣本中找到對應關係。一種方法是以補丁為單位的對比學習來達成單向的圖像轉換，最大化輸入與輸出影像中相對應之補丁的相互資訊，且將其他來自輸入影像中的非對應補丁視…
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近年來，ACG（動畫、漫畫和遊戲）文化非常盛行，以其特殊的動畫 風格和可愛的動畫角色吸引了大量客群。因此創造出精美的動畫產品（動 漫肖像、動漫角色）被認為是 ACG 文化中最重要的部分之一。然而，要…
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The process to produce a Chinese painting animation where the artists are required to create every …
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人臉情感辨識是電腦視覺領域的一個很重要的議題，有很多研究在情感辨識都有很傑出的表現，但如果來源(訓練)和目標(測試)數據集差異較大時，則會降低辨識的準確率，領域自適應的方法通常可以處理這個問題，然而…
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近年來，隨著動漫相關領域蓬勃發展，動漫相關企劃數量與動漫市場價值持續攀升，觀眾對動畫品質的要求也日益提高。然而，動畫從業者的年齡結構逐漸老化，他們的工作負擔也越來越沉重。在動畫製作過程中，常需參考現…
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本論文透過結合變分自動編碼器與三方生成對抗網路來修補殘缺的三維物件。為了保持生成物件的結構特徵，我們採用編碼器網路來學習潛在向量空間與真實物件空間之間的關聯。三方生成對抗網路是由生成器、鑑別器和分類…
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近年來手機處理器的大幅進展讓在移動裝置上使用深度學習網路更加有機會，也因此產生了許多以深度學習生成對抗網路為名的修圖應用。但要運行大型的生成對抗網路需要運算量對多數移動裝置而言仍然過於巨大。本篇論文…
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