伯克利AI实验室新论文：没有成对训练数据也能做图像风格转换

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 图片造假技术一直是计算机视觉研究的一个重点（大误）。 其实我们要说的，是图片风格的变换。要训练神经网络完成这种转换，通常需要一个包含成对图片的训练集，然而，成对的训练数据很难找。 加州大学伯克利分校人工智能实验室（BAIR）的 副教授Alexei A. Efros和他的博士生Jun-Yan Zhu、Taesung Park，博士后Phillip Isola

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