基于半监督学习的StyleGAN图像生成模型OACSTPCD
Semi-supervised Image Generation Model Based on StyleGAN
StyleGAN是一种基于生成对抗网络的图像生成方法,它在图像生成领域占据着重要的地位.但传统的StyleGAN生成图片质量依赖于训练集样本质量,当训练集图片质量较低时,StyleGAN往往不能很好发挥作用.针对此问题,本文提出一种基于半监督的StyleGAN模型(SG-GAN).对于单个图片的生成,首先根据StyleGAN模型中w向量和图像的一一对应关系,生成训练样本并导入支持向量机(SVM)进行训练.然后,利用SVM和StyleGAN的map…查看全部>>
This paper introduces SG-GAN,a semi-supervised StyleGAN model that overcomes the limitations of traditional StyleGAN.The quality of generated images using StyleGAN is heavily dependent on the quality of the training data set.When the training image quality is low,StyleGAN often fails to generate high-quality images.To address this issue,SG-GAN generates and trains support vector machine(SVM)training samples based on the one-to-one correspondence between vect…查看全部>>
王志强;郑爽
北京工业大学信息学部,北京 100020北京工业大学信息学部,北京 100020
计算机与自动化
生成对抗网络遗传算法风格向量支持向量机动态循环回溯
generative adversarial networkgenetic algorithmstyle vectorsupport vector machinesdynamic loop backtracking
《计算机与现代化》 2024 (6)
14-18,32,6
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