I detta dokument föreslår vi en generativ modell, Temporal Generative Adversarial Network (TGN), som kan lära sig en semantisk representation av omärkta videor, och kan generera konsekventa videor. Till skillnad från en befintlig GAN som genererar videor med en generator som består av 3D-dekonvolutionella lager utnyttjar vår modell två typer av generatorer: en tidsgenerator och en bildgenerator. Tidsgeneratorn består av 1D-dekonvolutionella lager och utgångar en uppsättning latenta variabler, som var och en motsvarar en ram i den genererade videon, och bildgeneratorn omvandlar dem till en video med 2D-dekonvolutionella lager. Denna representation möjliggör effektiv utbildning av nätverksparametrarna. Dessutom kan det hantera ett bredare spektrum av tillämpningar, inklusive generering av en lång sekvens, ram interpolering, och användning av förtränade modeller. Experimentella resultat visar hur effektiv vår metod är.
Saito m.fl. REF införde ett nätverk som heter Temporal GAN där de använder ett 1D-dekonvolutionsnätverk för att mata ut en uppsättning latenta variabler, som var och en motsvarar en separat ram och en bildgenerator som översätter dem till en 2D-ram av videon.
Temporal Generative Adversarial Nets.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}