CycleGAN

基于CycleGAN的山水风格画迁移

基于CycleGAN的山水风格画迁移 1、简介 1.1 研究背景及意义绘画是人类重要的一种艺术形式，其中中国的山水画源远流长，具有丰富的美学内涵，沉淀着中国人的情思。游山玩水的大陆文化意识，以山为德、水为性的内在修为意识&#x…

【论文笔记】CIRNet：基于CycleGAN的无监督循环配准模型

本文是论文《UNSUPERVISED THREE-DIMENSIONAL IMAGE REGISTRATION USING A CYCLE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK》的阅读笔记。文章提出了一个无监督的循环图像配准网络CIRNet，它由两个配准模块组成，两者具有相同的结构，并且共享参数。此外加…

【论文笔记】用循环一致性避免形变场重叠的医学图像配准网络

本文是论文《Cycle-Consistent Training for Reducing Negative Jacobian Determinant in Deep Registration Networks》的阅读笔记。微分同胚配准任务中使用的变换（形变场）理想情况下应该是微分同胚的，这样图像的拓扑性在转换的时候就不会…

基于深度学习的图像风格迁移发展总结

前言本文总结深度学习领域的图像风格迁移发展脉络。重点关注随着GAN、CUT、StyleGAN、CLIP、Diffusion Model 这些网络出现以来，图像风格迁移在其上的发展。本文注重这些网络对图像风格迁移任务的影响，以及背后的关键技术和研究，并总结出一…

图像处理之《基于语义对象轮廓自动生成的生成隐写术》论文精读

一、相关知识首先我们需要了解传统隐写和生成式隐写的基本过程和区别。传统隐写需要选定一幅封面图像，然后使用某种隐写算法比如LSB、PVD、DCT等对像素进行修改将秘密嵌入到封面图像中得到含密图像，通过信道传输后再利用算法的逆过程提出秘密信息。而生…

CycleGAN（Cycle-Consistent Generative Adversarial Network）

CycleGAN（Cycle-Consistent Generative Adversarial Network）是一种用于图像到图像转换的深度学习模型。其主要目标是学习两个域之间的映射，例如将马的图像转换为斑马的图像，而无需配对的训练数据。以下是CycleGAN图像到图像转换的…