檢索結果：共61筆資料 檢索策略： "generative adversarial network".ekeyword (精準)
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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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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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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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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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傳統的語音增強技術常運用在頻譜分析或者更高層級特徵，能解決噪音問題到相當 程度。由於深層網路對於學習複雜函數的優異性，越來越多的神經網路模型被使用在相 關的領域。在本文中，我們提出了基於條件對抗神經…
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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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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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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…
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像差對於一個光學系統的成像好壞有著關鍵性的影響，也因此像差的量測就顯得至關重要，由於像差主要是來自於光學系統中，理想的波前被破壞，所以為了得知像差的型態與大小，我們必須進一步的去量測光學系統的波前並…