128
правок
Изменения
→Примеры современных моделей
Итоговая функция потерь формируется из выхода дискриминатора и функций сравнения изображения с оригинальным (per-pixel loss, perceptual loss, style loss).
----
=== Pluralistic Image Completion<ref>[https://github.com/lyndonzheng/Pluralistic-Inpainting Pluralistic Image Completion, Chuanxia Zheng, Tat-Jen Cham, Jianfei Cai]</ref> ===
Главное отличие данной модели от других {{---}} способность выдавать несколько вариантов заполнения отсутствующих областей изображения. Обычно имеется множество возможных реалистичных вариантов подрисовки изображения, однако большинство моделей выдают на выход лишь один, пытаясь получить оригинальное изображение. Используя данную модель, человек может выбрать более реалистичные генерируемые фрагменты и получить более качественное изображение на выходе.
Данная модель добивается такого эффекта путем пропускания входного изображения через две параллельные сети. Первая сеть {{---}} реконструирующая. Она пытается приблизить выходное изображение к оригинальному. Вторая сеть {{---}} генерирующая, работающая с априорным распределением отсутствующих областей и выборками известных пикселей. Каждая сеть имеет свой дискриминатор, помогающий обучить модель. Кроме выхода дискриминатора для обучения также используются функции сравнения полученного изображения с оригинальным.
== См. также ==
