焦点频率损失
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图像重建和合成的焦点频率损失,,和arXiv预印本,2020年。
摘要:由于生成模型的发展,图像重建和合成取得了显着进展。 但是,实际图像和生成的图像之间仍然存在间隙,尤其是在频域中。 在这项研究中,我们表明,在频域中缩小间隙可以进一步改善图像重建和合成质量。 我们提出了一种新颖的焦点频率损耗,它可以使模型自适应地关注那些难以通过对简单频率分量进行加权来合成的频率分量。 这个目标函数是对现有空间损耗的补充,由于神经网络的固有偏差,对重要频率信息的丢失提供了很大的阻抗。 我们展示了聚焦频率损失在感知质量和定量性能方面的多功能性和有效性,以改善诸如VAE,pix2pix和SPADE等流行模型。 我们还将在StyleGAN2上展示其潜力。
更新
[12/2020]焦点频率损失在arXiv上发布。
代码
该代码将公开提供。 敬请期待。
结果
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