a) Bildrekonstruktion (b) Bild Colorization (c) Bild Super-Resolution (d) Bild Denoiserande (e) Bild Inpainting (f) Semantisk Manipulation Figur 1: Multi-code GAN föregående underlättar många bildbehandlingsprogram med hjälp av rekonstruktion från fasta PGGAN [23] modeller. Trots framgången med Generative Adversarial Networks (GAN) i bildsyntesen är det fortfarande en utmaning att tillämpa utbildade GAN-modeller på verklig bildbehandling. Eftersom generatorn i GANs vanligtvis kartlägger det latenta utrymmet till bildutrymmet, det lämnar inget utrymme för det att ta en riktig bild som ingång. För att göra en tränad GAN hantera verkliga bilder, försöker befintliga metoder att invertera en målbild tillbaka till latent utrymme antingen genom back-förökning eller genom att lära sig en ytterligare kodare. Men rekonstruktionerna av båda metoderna är långt ifrån idealiska. I detta arbete föreslår vi en ny inversionsstrategi för att införliva välutbildade GAN som effektiva före en mängd olika bildbehandlingsuppgifter. I synnerhet, för att invertera en given GAN-modell, använder vi flera latenta koder för att generera flera funktionskartor på något mellanskikt av generatorn, sedan komponera dem med adaptiv kanal betydelse för att mata ut den slutliga bilden. En sådan överparameterisering av latent utrymme avsevärt förbättrar bildrekonstruktionen kvalitet, överträffar befintliga GAN inversion metoder. Den resulterande högupplösta bildrekonstruktionen möjliggör de utbildade GAN-modellerna som före många verkliga tillämpningar, såsom bildfärgning, superupplösning, bildinmålning och semantisk manipulering. Vi analyserar vidare egenskaperna hos den lagervisa representation som GAN-modellerna lärt sig och kastar ljus över vilken kunskap varje lager kan representera. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Nyligen, ett parallellt arbete av multi-code GAN tidigare REF utför också bildbehandling genom att lösa GAN-inversion problem.
Image Processing Using Multi-Code GAN Prior
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}