Färgläggning av gråskaliga bilder har varit ett hett ämne i datorseende. Tidigare forskning fokuserar främst på att producera en färgad bild för att matcha den ursprungliga. Men eftersom många färger har samma grå värde, kan en indatagråskala bilden vara varierat färgade samtidigt som den bibehåller sin verklighet. I detta papper designar vi en ny lösning för oövervakad mångsidig färgläggning. Specifikt utnyttjar vi villkorliga generativa kontrariska nätverk för att modellera distributionen av verkliga objektfärger, där vi utvecklar en helt konvolutionell generator med flerlagersbuller för att öka mångfalden, med flerlagerskonkatation för att upprätthålla verkligheten, och med steg 1 för att hålla rumslig information. Med en sådan ny nätverksarkitektur ger modellen en mycket konkurrenskraftig prestanda på det öppna LSUN sovrumsdatasetet. Turingtestet på 80 människor visar också att våra färgscheman är mycket övertygande.
REF utvecklar en fullt utvecklad generator med flerskiktsbuller för att öka mångfalden.
Unsupervised Diverse Colorization via Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}