Hur man skapar multi-vy bilder med realistiska utseende från endast en vy input är ett utmanande problem. I detta dokument angriper vi detta problem genom att föreslå en ny bildgenereringsmodell som kallas VariGANs, som kombinerar fördelarna med den variationsbaserade inferensen och Generative Adversarial Networks (GANs). Det genererar målbilden på ett grovt till fint sätt i stället för ett enda pass som lider av allvarliga artefakter. Den utför först variabla slutsatser för att modellera det globala utseendet på objektet (t.ex. form och färg) och producerar grova bilder av olika vyer. Konditionerad på de genererade grova bilder, utför den sedan motsatt inlärning för att fylla i detaljer som överensstämmer med inmatningen och generera de fina bilderna. Omfattande experiment utförda på två kläddataset, MVC och DeepFashion, har visat att de genererade bilderna med de föreslagna Varigans är mer rimliga än de som genereras av befintliga metoder, vilket ger mer konsekvent globalt utseende samt rikare och skarpare detaljer.
Zhao m.fl. I REF kombinerades GAN:s styrkor med olika slutsatser för att skapa flerseende bilder av personer i kläder på ett grovt till fint sätt.
Multi-View Image Generation from a Single-View
{'venue': "MM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}