使用 CycleGAN 进行生成式图像转换.docx

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文件名称：使用 CycleGAN 进行生成式图像转换.docx
文件大小：6.37MB
文件格式：DOCX
更新时间：2022-11-06 12:11:39
图像识别 深度学习 图像转换涵盖了计算机图形、计算机视觉以及深度学习图像和视频分析领域的广泛应用。图像转换的基本理念是将输入图像转换为输出图像。这不同于对图像进行自编码，因为在自编码过程中，输入和输出是完全相同的。而对于图像转换而言，我们期望输入与输出属于不同的图像集。例如，输入图像是一张风景照，而输出图像则可能是对这张照片进行艺术风格处理后的结果。又如，输入图像是一张马的照片，而输出图像则应是斑马的照片。假设您有一张地图，上面显示着街道和高速公路的轮廓，而您想要对这些图像应用一种纹理，使之看起来就如卫星图像一般。您或许想要重现 Google AI 实验，将素描图转换成猫的图片。又或者您想要重新创建 FaceApp 应用程序，让它为人脸增添微笑效果。这些都是图像转换的具体示例。