Vi presenterar LR-GAN: en kontradiktorisk bildgenereringsmodell som tar scenstruktur och sammanhang i beaktande. Till skillnad från tidigare generativa kontrariska nätverk (GAN) lär sig den föreslagna GAN att generera bildbakgrund och förgrunder separat och rekursivt, och sy in förgrunderna på bakgrunden på ett kontextuellt relevant sätt för att producera en fullständig naturlig bild. För varje förgrund lär sig modellen att generera utseende, form och pose. Hela modellen är oövervakad, och tränas på ett end-to-end sätt med lutning nedstigningsmetoder. Experimenten visar att LR-GAN kan generera mer naturliga bilder med objekt som är mer mänskliga igenkännliga än DCGAN. Koden finns på https://github.com/jwyang/lr-gan.pytorch.
I synnerhet skapar LR-GAN REF bakgrunden och förgrunden separat och syr dem.
LR-GAN: Layered Recursive Generative Adversarial Networks for Image Generation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}