DiscoGAN:Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks

[Highlighted Research]

人類可以很容易地找出兩個不同領域中圖片的關係。舉例來說:我們可以很容易地將一件豹紋的衣服和一雙豹紋的褲子做配對。那電腦是否有辦法學會發現這樣的關係呢?

去年柏克萊大學人工智慧實驗室(BAIR)首先利用Conditional GAN(cGAN)[1]來解決這樣的問題。本篇作者基於這個問題並延伸到在沒有任何配對標記的情況下(Unsupervised),電腦是否還能自己學會發現這樣的關係呢? 詳細的細節請見:

 

原始論文:Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks

程式碼實作1(原作者版本,Pytorch): DiscoGAN_1

程式碼實作2(Carpedm20, Pytorch):DiscoGAN_2

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