GAN 的漸進式訓練方法 PI-REC:手繪草稿迅速重建為完整圖像

AI 科技評論按:在圖像處理中,生成對抗網絡(GAN)的應用非常廣泛。本文想給大家推薦一個使用基於 GAN 的漸進式訓練方法 PI-REC,能從超稀疏二值邊緣以及色塊中還原重建真實圖像的項目。

該項目可以幫你快速將手繪草稿轉為成品圖,隨便畫幾筆就能轉成完整畫像,簡直堪稱手殘黨的福音!

下面是用該項目的方法重建真實圖像的例子:

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項目對應的論文地址為:http://t.cn/EJYO93N

本項目是關於圖像重建,圖像翻譯,條件圖像生成,AI 自動繪畫的前沿交叉領域,而非簡單的以圖搜圖。重心在超稀疏信息輸入的還原重建上,並非自動繪畫。

本項目包含了測試代碼以及交互式繪畫工具。當然,這個項目還不能達到輔助專業人士繪圖的程度。工具的操作示例如下圖:

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PI-REC 的模型體系結構如下圖所示:

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想了解更多,可以移步到 github (https://github.com/youyuge34/PI-REC)或者閱讀論文原文(https://arxiv.org/abs/1903.10146吧)~

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