檢索結果：共52筆資料 檢索策略： "生成對抗網路".ckeyword (精準)
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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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線上漫畫閱讀已成為全球趨勢，然而，傳統手繪漫畫經掃描成點陣圖後，由於，掃描設備的解析度有其固有的限制，可能無法完全捕捉到微小的網點(Screentone) 紋理，因此，畫質和網點(Screenton…
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本研究探討心肌T1映射技術中常見的問題，即呼吸引起MOLLI影像之間的錯位，進而影響T1映射的準確性，需要進行運動校正。我們提出了一種解決方案，透過使用生成對抗網絡來生成一致心臟位置的虛擬MOLLI…
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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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我們提出透過Wasserstein損失函數的生成對抗網路輔助擷取人臉屬性特徵(Disentangle Represenetation of Generative Adversarial Networ…
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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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網路在現代人的生活中已是不可或缺的一部分，也是許多人獲取資訊的重 要管道。有不少消費者在進行消費之前會先在網路上查看店家或商品評論。而顧客評論對於店家及其他消費者皆有很大的影響力，然而對於已消費…
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本論文實作一個可根據使用者輸入條件而生成高解析度人臉圖像的系統。我們首先實 作一個基於漸進式生長生成對抗網路以及Wasserstein距離的高解析圖像生成器，並使 用CelebA資料庫訓練其生成高解…
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近年來，生成對抗網路在圖像轉換上取得重大的成功，其中的循環式生成對抗網路實現了領域間轉換，所衍生的許多種變化模型已可實現多任務圖像轉換。然而，多任務圖像轉換必須同時對所有屬性進行對抗訓練，這往往需耗…
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我們提出透過三個子網路架構的生成對抗網路(Triple Component Generative Adversarial Nets, TC-GAN)進行姿態/年齡變數分離(Pose/Age Vari…