I detta dokument föreslår vi en principiell Tag Disentangled Generative Adversarial Networks (TD-GAN) för att re-rendera nya bilder för objektet av intresse från en enda bild av det genom att ange flera scenegenskaper (såsom synvinkel, belysning, uttryck, etc.). Hela ramverket består av ett disentangling nätverk, ett generativt nätverk, ett tagg kartnät, och ett discriminativt nätverk, som utbildas gemensamt baserat på en given uppsättning bilder som är helt/delvis taggade (dvs övervakad/halvövervakad inställning). Med tanke på en inmatningsbild, det disentangling nätverk extraherar disentangled och tolkningsbara representationer, som sedan används för att generera bilder av generativt nätverk. För att öka kvaliteten på disentanglade representationer är taggmappningsnätet integrerat för att undersöka överensstämmelsen mellan bilden och dess taggar. Dessutom införs det diskriminerande nätverket för att genomföra den kontradiktoriska utbildningsstrategin för att skapa mer realistiska bilder. Experiment på två utmanande datauppsättningar visar de senaste resultaten av den föreslagna ramen när det gäller problem av intresse.
TD-GAN REF använder ett taggkartläggningsnät för att öka kvaliteten på disentanglade representationer, som överensstämmer med de representationer som extraheras från bilder genom det disentangling nätverket.
Tag Disentangled Generative Adversarial Network for Object Image Re-rendering
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}