135
правок
Изменения
Нет описания правки
Файл:StackGAN-3.png||alt=Сгенерированные изображения цветов
</gallery>
=== Реалистичный синтез изображений с помощью составных генеративных состязательных сетей ===Хотя генерирующие состязательные сети (GAN) показали замечательный успех в различных задачах, они все еще сталкиваются с проблемами при создании изображений высокого качества. В данном разделе предлагаются составные генеративные состязательные сети, предназначенные для создания фотореалистичных изображений с высоким разрешением. Во-первых, предлагается двухэтапная генеративная состязательная сетевая архитектура StackGAN-v1 для синтеза текста в изображение. Stage-I по-прежнему рисует примитивную форму и цвета сцены на основе заданного текстового описания, что дает изображения с низким разрешением. Stage-II все также принимает результаты этапа I и текстовое описание в качестве входных данных и генерирует изображения высокого разрешения с фотореалистичными деталями. Во-вторых, усовершенствованная многоэтапная генеративно-состязательная сетевая архитектура StackGAN-v2 предлагается как для условных, так и для безусловных генеративных задач. StackGAN-v2 состоит из нескольких генераторов и нескольких дискриминаторов, организованных в древовидную структуру; изображения в нескольких масштабах, соответствующие одной и той же сцене, генерируются из разных ветвей дерева. StackGAN-v2 демонстрирует более стабильное поведение при обучении, чем StackGAN-v1, за счет совместной аппроксимации нескольких распределений. Несмотря на успех, GAN, как известно, сложно обучить. Тренировочный процесс обычно нестабилен и чувствителен к выбору гиперпараметров. В нескольких статьях утверждалось, что нестабильность частично связана с несвязными носителями распределения данных и подразумеваемого модельного распределения. Эта проблема становится более серьезной при обучении GAN генерировать изображения с высоким разрешением (например, 256x256), потому что вероятность очень мала для распределения изображений, а распределение модели для совместного использования поддерживает в многомерном пространстве. Более того, обычным явлением сбоя при обучении GAN является свертывание режима, когда многие из сгенерированных выборок содержат одинаковый цвет или узор текстуры. Чтобы стабилизировать процесс обучения GAN и улучшить разнообразие выборок, несколько методов пытались решить проблемы, предлагая новые сетевые архитектуры, вводя эвристические приемы или изменяя цели обучения. Предлагается продвинутая многоэтапная генеративно-состязательная сетевая архитектура StackGAN-v2 как для условных, так и для безусловных генеративных задач. StackGAN-v2 имеет несколько генераторов, которые разделяют большинство своих параметров в древовидной структуре. входные данные сети можно рассматривать как корень дерева, а многомасштабные изображения генерируются из разных ветвей дерева. Конечная цель генератора на самой глубокой ветви - создание фотореалистичных изображений с высоким разрешением. Генераторы в промежуточных ветвях имеют прогрессивную цель создания изображений от малых до больших для достижения конечной цели. Вся сеть совместно обучается аппроксимировать различные, но сильно взаимосвязанные распределения изображений в разных ветвях. Кроме того, предлагается термин регуляризации согласованности цвета, чтобы генераторы могли генерировать более согласованные образцы для разных масштабов. <div class="oo-ui-panelLayout-scrollable" style="display: block; vertical-align:middle; height: auto; width: auto;">[[Файл:StackGAN++ -1.png|thumb|alt===Архитектура StackGAN++|x350px|center|Архитектура StackGAN++]]</div> На основе этих генеративных моделей также изучалась условная генерация изображений. В большинстве методов используются простые условные переменные, такие как атрибуты или метки классов. Существуют также работы с изображениями для создания изображений, включая редактирование фотографий, перенос домена и сверхвысокое разрешение. Однако методы сверхвысокого разрешения могут добавлять только ограниченное количество деталей к изображениям с низким разрешением и не могут исправить большие дефекты.
=== Some Name Here (Inferring Semantic Layout for Hierarchical Text-to-Image Synthesis) ===
=== AttnGAN ===
