Mode Seeking Generative Adversarial Networks for Diverse Image Synthesis

Mode Seeking Generative Adversarial Networks for Diverse Image Synthesis论文阅读

论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.05628

代码连接:https://github.com/HelenMao/MSGAN

​ppt链接:https://pan.baidu.com/s/1dBUSmOrxISkigjskmdc-Zw

提取码:knar

以往关于cGANs的改进工作都是在discriminator上着手,本文提出一种简单而有效的模式,在generator上寻求正则化项(mode seeking regularization term ),以解决cGAN中的模型崩溃问题。所提出的正则化方法可以容易地与现有的cGAN框架集成,而不会额外增加训练开销和也n不需要修改原来cGAN的网络结构。论文证明了所提出的正则化方法在三种不同的条件生成任务中的普遍性:分类生成(categorical generation),图像到图像转换(image-to-image translation)和文本到图像合成(text-to-image synthesis )。大量实验表明,所提出的方法可以促进来自不同任务的现有模型实现更好的多样性,而所生成图像的视觉质量不会下降。

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