发表服务
AnimeGAN:ANovelLightweightGANforPhotoAnimationAnimeGAN:ANovelLightweightGANforPhotoAnimation在CartoonGAN的基础上，改进了网络结构，更加轻量。同时增加三个损失…
论文提出的AnimeGAN是一个轻量级的生成对抗模型，具有较少的网络参数，并引入了Gram矩阵来生成更生动的风格图像。为了生成更好的视觉效果的图像，提出了三个损失函数：灰度样式损失、颜色重建损失和灰度对抗损失。在生成网络中，「灰度...
AnimeGAN论文阅读笔记.Inthispaper,anovelapproachfortransformingphotosofreal-worldscenesintoanimestyleimagesisproposed,whichisameaningfulandchallengingtaskincomputervisionandartisticstyletransfer.Theapproachweproposedcombinesneuralstyletransferandgenerativeadversarialnetworks(GANs)toachieve...
在论文中，我们所提出的照片动漫化模型被称为AnimeGAN。AnimeGAN是基于CartoonGAN的改进,并提出了一个更加轻量级的生成器架构。在论文中还提出了三个全新的损失函数用于提升风格化的动漫视觉效果，这三个损失函数分别是灰度风格损失，灰度对抗损失和颜色重建损失。
这篇论文将一个视频转化为连环漫画：他们提出了从视频中提取那些可以完整描述视频内容的关键帧的算法。模型AnimeGAN由两个卷积神经网络构成：一个是generatorG，将照片转化为动画图片；一个是discriminatorD，判断输入的图片是real或者fake。
AnimeGAN论文阅读笔记Xerrors04-12166本文首发于个人博客：欢迎访问并获得更好的阅读体验首先看摘要Inthispaper,anovelapproachfortransformingphotosofreal-worldscenesinto...
后续的AnimeGAN论文中，表示G网络的上采样操作ConvTranspose2d容易产生棋盘伪影，所以使用resize操作（在SR领域有resize和pixel-shuffle操作，不知道用上会咋样）。而对于D网络，会在conv后接上spectralnormalization...
AnimeGAN整个项目实现的是论文「AnimeGAN:anovellightweightGANforphotoanimation」中所提方法，作者在论文中分别将AnimeGAN与已有的CartoonGAN、ComixGAN进行对比。
AnimeGAN架构作者介绍，AnimeGAN是基于CartoonGAN的改进，并提出了一个更加轻量级的生成器架构...论文还提出了三个新的损失函数，以提升风格化的动漫视觉效果。不同权重的定性比…
相比AnimeGAN，改进方向主要在以下4点：解决了生成的图像中的高频伪影问题。它易于训练，并能直接达到论文所述的效果。进一步减少生成器网络的参数数量。(现在生成器大小8.17Mb)尽可能多地使用来自BD电影的新的高质量的风格数据。风格数据使用
AnimeGAN:ANovelLightweightGANforPhotoAnimationAnimeGAN:ANovelLightweightGANforPhotoAnimation在CartoonGAN的基础上，改进了网络结构，更加轻量。同时增加三个损失…
论文提出的AnimeGAN是一个轻量级的生成对抗模型，具有较少的网络参数，并引入了Gram矩阵来生成更生动的风格图像。为了生成更好的视觉效果的图像，提出了三个损失函数：灰度样式损失、颜色重建损失和灰度对抗损失。在生成网络中，「灰度...
AnimeGAN论文阅读笔记.Inthispaper,anovelapproachfortransformingphotosofreal-worldscenesintoanimestyleimagesisproposed,whichisameaningfulandchallengingtaskincomputervisionandartisticstyletransfer.Theapproachweproposedcombinesneuralstyletransferandgenerativeadversarialnetworks(GANs)toachieve...
在论文中，我们所提出的照片动漫化模型被称为AnimeGAN。AnimeGAN是基于CartoonGAN的改进,并提出了一个更加轻量级的生成器架构。在论文中还提出了三个全新的损失函数用于提升风格化的动漫视觉效果，这三个损失函数分别是灰度风格损失，灰度对抗损失和颜色重建损失。
这篇论文将一个视频转化为连环漫画：他们提出了从视频中提取那些可以完整描述视频内容的关键帧的算法。模型AnimeGAN由两个卷积神经网络构成：一个是generatorG，将照片转化为动画图片；一个是discriminatorD，判断输入的图片是real或者fake。
AnimeGAN论文阅读笔记Xerrors04-12166本文首发于个人博客：欢迎访问并获得更好的阅读体验首先看摘要Inthispaper,anovelapproachfortransformingphotosofreal-worldscenesinto...
后续的AnimeGAN论文中，表示G网络的上采样操作ConvTranspose2d容易产生棋盘伪影，所以使用resize操作（在SR领域有resize和pixel-shuffle操作，不知道用上会咋样）。而对于D网络，会在conv后接上spectralnormalization...
AnimeGAN整个项目实现的是论文「AnimeGAN:anovellightweightGANforphotoanimation」中所提方法，作者在论文中分别将AnimeGAN与已有的CartoonGAN、ComixGAN进行对比。
AnimeGAN架构作者介绍，AnimeGAN是基于CartoonGAN的改进，并提出了一个更加轻量级的生成器架构...论文还提出了三个新的损失函数，以提升风格化的动漫视觉效果。不同权重的定性比…
相比AnimeGAN，改进方向主要在以下4点：解决了生成的图像中的高频伪影问题。它易于训练，并能直接达到论文所述的效果。进一步减少生成器网络的参数数量。(现在生成器大小8.17Mb)尽可能多地使用来自BD电影的新的高质量的风格数据。风格数据使用
发表服务