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图像编辑系列之(2)基于StyleGAN(3)GAN逆映射(4)人脸 (5)语义生成 | ICCV2021生成对抗GAN梳理汇总

此外,生成器可轻松集成到 GAN逆映射框架中,从而可以灵活控制来自多域图像转换任务的内容和风格。...逆映射,将图像转化为经过训练的 GAN 的相应潜码表示,是有意义的,这样可以操纵真实图像。 这项工作提出一种新的逆映射方案,通过引入迭代细化机制,扩展当前基于编码器的逆映射方法。...https://yuval-alaluf.github.io/restyle-encoder/ 三、图像编辑-逆映射 14、From Continuity to Editability: Inverting...GANs with Consecutive Images 本文通过将连续图像(例如,视频帧或具有不同姿势的同一个人)引入GAN逆映射过程,大量实验表明,方法在真实图像数据集和合成数据集的重建保真度和可编辑性方面明显优于最先进的方法...对与 GAN 模型训练图像不对齐的、超出范围的图像,本文提出BDInvert,一种新的 GAN 逆映射方法,用于进行语义编辑。

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CVPR2020之多码先验GAN:预训练模型如何使用?

在这项工作中提出一种新的逆映射(image->Z)方法,将训练好的GAN作为一个有效的先验去处理多种图像处理任务。...具体而言,给定需要做逆映射的GAN模型,使用多个潜码Z利用该GAN模型生成多个特征图(映射到生成器的某个中间层),然后计算它们的重要性系数最终组合并生成目标图像。...1、GAN逆映射(GAN inversion) ? 一个无监督、训练好的GAN可以通过从潜在空间Z中采样然后合成高质量的图像,也就是Z->image。...而所谓的GAN逆映射指的是,找到一个合适Z去恢复目标图像,也就是image->Z(Z此时是一个待优化的参数)。...结论 本文提出了一种新颖的GAN逆映射方法。基于预训练的无监督GAN,使用多码(multiple latent codes)去重建目标图像的方法。

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ACM SIGKDD | MoFlow:基于流的分子图生成模型

Sciences)的博士后研究助理臧承熙于2020年4月发表在ACM SIGKDD的一篇论文,这篇文章提出一种新的基于流的深度图生成模型MoFlow,用于分子图的生成,是同类的第一个不仅可以一次通过可逆映射有效地生成分子图...作者基于流模型又提出了一种新的称为MoFlow的分子图生成模型,其主要贡献在于该模型不仅通过可逆映射一次性生成分子图,而且具有化学有效性保证,并且提出了Glow模型的变体来生成键(边),以及通过新的图条件流生成给定键的原子...的分布,便可以从中抽样,利用逆映射得到A|B,并且利用雅克比矩阵给出A|B的概率分布,下述公式为其对数形式: ?...和基于流的RealNVP、Glow模型一样,为了得到可逆映射,都引入了仿射耦合层,只不过由于MoFlow是在图上的模型,所以需要依靠图卷积操作来完成,这里的图卷积是利用关系图卷积网络(R-GCN)来完成的...MoFlow是最早的基于流的模型之一,该模型不仅通过可逆映射一次性生成分子图,而且具有化学有效性保证。

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周博磊:深度生成模型中的隐藏语义

但这就会面临一个问题:GAN逆映射(GAN Inversion) 为什么有这个问题?原因是:相对于VAE(自动编码器),GAN模型并没有推断的能力。...因为GAN并不能直接把图片转换成隐变量,GAN从噪声开始,并没有编码(encode)的操作,所以需要GAN逆映射:给定一张真实的图片,然后进行逆映射,从而将其返回到隐空间中。...其实,输入图片,逆映射出来的latent code并没有语义性质,因此并不具有可编辑性。...我们把这个方法称为领域内逆映射(in domain inversion),因为有了正则项的存在,就使得重建出来的编码受到约束,因此便能更好的保留原始语义空间或隐空间的语义特性。...我们另一个工作是探索图片处理的应用,例如用GAN 逆映射进行上色、超分、去噪等操作。把训练好的GAN当做图片的先验,然后整合到过程中去,会起到四两拨千斤的效果,还能够填充缺失的区域信息。

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CVPR 2022 | 最全25+主题方向、最新50篇GAN论文汇总

增加潜码的大小可以提高 GAN 逆映射的准确性,但代价是可编辑性较差。...为了实现高保真编辑,提出了一个自监督训练方案的自适应失真对齐 (ADA) 模块,它弥合了编辑图像和逆映射图像之间的差距。 广泛实验表明,逆映射和编辑质量都有明显的提高。...GAN 逆映射是这种思路的第一步,旨在将真实图像映射到潜码。不幸的是,大多数现有的 GAN 逆映射方法至少不能满足下面列出的三个要求之一:高重建质量、可编辑性和快速推理。...在第二阶段,通过利用hypernetwork在逆映射过程中恢复丢失的信息来补充初始阶段的重建能力。...最后,本文展示了 HyperStyle 在逆映射任务之外的几个应用场景中的有效性,包括编辑在训练期间从未见过的域外图像。

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标准化流 Normalizing Flows

Flow指的是数据“流”过一系列双射(可逆映射),最终映射到合适的表征空间;Normalizing指的是,表征空间的变量积分为1,满足概率分布函数的定义。...NF用一系列的可逆映射将原始分布转换成新的分布,通过优化这一系列分布,即可实现将简单的高斯分布转换为复杂的真实后验分布的目的。...接着,为了构建足够复杂的分布,我们可以用多个类似的可逆映射,映射套映射: $$ \begin{aligned} \mathbf{z}_{K} & =f_{K} \circ \ldots \circ...因此,NF需要找到雅克比矩阵可以被高效运算的可逆映射函数。...\end{array} $$ 也就是说,sampling和inference的时间复杂度相等,而且由于逆映射的计算也不依赖于 s 和 t 的逆,所以其函数的选择可以任意复杂。

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标准化流 Normalization Flow

Flow指的是数据“流”过一系列双射(可逆映射),最终映射到合适的表征空间;Normalizing指的是,表征空间的变量积分为1,满足概率分布函数的定义。...NF用一系列的可逆映射将原始分布转换成新的分布,通过优化这一系列分布,即可实现将简单的高斯分布转换为复杂的真实后验分布的目的。...接着,为了构建足够复杂的分布,我们可以用多个类似的可逆映射,映射套映射: $$ \begin{aligned} \mathbf{z}_{K} & =f_{K} \circ \ldots \circ...因此,NF需要找到雅克比矩阵可以被高效运算的可逆映射函数。...\end{array} $$ 也就是说,sampling和inference的时间复杂度相等,而且由于逆映射的计算也不依赖于 s 和 t 的逆,所以其函数的选择可以任意复杂。

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