We present LR-GAN: an adversarial image generation model which takes scene structure and context into account. Unlike previous generative adversarial networks (GANs), the proposed GAN learns to generate image background and foregrounds separately and recursively, and stitch the foregrounds on the background in a contextually relevant manner to produce a complete natural image. For each foreground, the model learns to generate its appearance, shape and pose. The whole model is unsupervised, and is trained in an end-to-end manner with gradient descent methods. The experiments demonstrate that LR-GAN can generate more natural images with objects that are more human recognizable than DCGAN.


翻译:我们展示了LR-GAN:一种将场景结构和背景考虑在内的对抗性图像生成模型。与以往的基因对抗网络(GANs)不同,拟议的GAN学会了分别生成图像背景和前景,并会回溯并重现,以与背景相关的方式在背景上对前景进行缝合,以生成完整的自然图像。对于每个前景,模型学会生成其外观、形状和外观。整个模型不受监督,并且以梯度下移方法以端至端的方式接受培训。实验表明,LR-GAN能够生成比DCGAN更人类可识别的物体的更多自然图像。

3
下载
关闭预览

相关内容

生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一类神经网络,通过轮流训练判别器 (Discriminator) 和生成器 (Generator),令其相互对抗,来从复杂概率分布中采样,例如生成图片、文字、语音等。GAN 最初由 Ian Goodfellow 提出,原论文见 Generative Adversarial Networks

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
GAN新书《生成式深度学习》,Generative Deep Learning,379页pdf
专知会员服务
196+阅读 · 2019年9月30日
生成对抗网络GANs学习路线
专知
36+阅读 · 2019年6月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
997篇-历史最全生成对抗网络(GAN)论文串烧
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月26日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
7+阅读 · 2018年5月21日
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月23日
Arxiv
7+阅读 · 2018年1月21日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
GAN新书《生成式深度学习》,Generative Deep Learning,379页pdf
专知会员服务
196+阅读 · 2019年9月30日
相关资讯
生成对抗网络GANs学习路线
专知
36+阅读 · 2019年6月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
997篇-历史最全生成对抗网络(GAN)论文串烧
深度学习与NLP
15+阅读 · 2018年6月26日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
gan生成图像at 1024² 的 代码 论文
CreateAMind
4+阅读 · 2017年10月31日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员