论文阅读：Image Processing Using Multi-Code GAN Prior
水平有限，有错望纠。 1. Introduction 尽管生成式对抗网络(GANs)在图像合成方面取得了成功，但将训练好的GAN模型应用于真实图像处理仍然具有挑战性。 实现这一目标的主要挑战是标准的GAN模型通常是 从随机噪声中合成图像，因此无法获取真实图像进行后续图像处理。通常的做法是将给定的图像反转回潜在代码，以便生成器可以重建它。要逆转生成过程，现有方法分为两种类型。一种是通过反向传播使重构
相关文章
- 1. 论文 | Image Processing Using Multi-Code GAN Prior
- 2. 论文阅读：Image Processing Using Multi-Code GAN Prior
- 3. CVPR2020｜Image Processing Using Multi-Code GAN Prior【论文阅读笔记】
- 4. 论文阅读（一）—— Deep Image Prior，CVPR2018
- 5. 阅读论文《LOW-LIGHT IMAGE ENHANCEMENT USING CNN AND BRIGHT CHANNEL PRIOR》
- 6. 论文解读：Deep Image Prior
- 7. Deep image prior阅读笔记
- 8. Deep Image Prior 阅读笔记
- 9. 论文阅读《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》
- 10. 论文阅读笔记（五十六）：Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks
- 更多相关文章...
- • RSS 阅读器 - RSS 教程
- • C# 文本文件的读写 - C#教程
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
- • Scala 中文乱码解决
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 论文 | Image Processing Using Multi-Code GAN Prior
- 2. 论文阅读：Image Processing Using Multi-Code GAN Prior
- 3. CVPR2020｜Image Processing Using Multi-Code GAN Prior【论文阅读笔记】
- 4. 论文阅读（一）—— Deep Image Prior，CVPR2018
- 5. 阅读论文《LOW-LIGHT IMAGE ENHANCEMENT USING CNN AND BRIGHT CHANNEL PRIOR》
- 6. 论文解读：Deep Image Prior
- 7. Deep image prior阅读笔记
- 8. Deep Image Prior 阅读笔记
- 9. 论文阅读《Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks》
- 10. 论文阅读笔记（五十六）：Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks