Bildattributöverföring syftar till att ändra en indatabild till en målbild med förväntade attribut, som har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. De flesta av de befintliga metoderna saknar dock förmågan att avkorrelera målattribut och irrelevant information, dvs. andra attribut och bakgrundsinformation, vilket ofta lider av suddiga och artefakter. För att ta itu med dessa frågor föreslår vi en ny Attribut Manifold Encoding GAN (AME-GAN) för fullt fungerande attributöverföring, som kan ändra och justera varje detalj i bilderna. Specifikt, vår metod delar in den ingående bilden i bildattribut del och bildbakgrund del på grenrör, som styrs av attribut latenta variabler och bakgrund latenta variabler respektive. Genom att upprätthålla attribut latent variabler till Gaussian distributioner och bakgrund latent variabler till enhetliga fördelningar respektive, attributöverföringsförfarandet blir kontrollerbar och bildgenerering är mer fotorealistisk. Dessutom antar vi en villkorad multi-scale discriminator för att göra korrekta och högkvalitativa målattribut bilder. Experimentella resultat på tre populära dataset visar överlägsenheten av vår föreslagna metod i både prestanda av attributöverföring och bildgenerering kvalitet.
AME-GAN REF separerar indataavbildningarna i bildattributet del och bildbakgrundsdel på grenrör.
Fully-Featured Attribute Transfer
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}