2019-ICCVlearning a Generative Model from a Single Natural Image（原文+代码）

我们介绍了SinGAN，一个可以从单一自然图像中学习的无条件生成模型。我们的模型经过训练，能够捕捉图像内部patch的分布，然后能够生成与图像具有相同视觉内容的高质量、多样化的样本。SinGAN包含一个完全卷积的GANs金字塔，每个GANs负责学习图像中不同尺度上的patch分布。这允许生成具有显著可变性的任意大小和高宽比的新样本，同时保持训练图像的整体结构和精细纹理。与以往的单一图像GAN方案相比，我们的方法不仅限于纹理图像，而且没有条件(即从噪声中生成样本)。用户研究证实，生成的样本通常被混淆为真实的即时消息。我们说明了SinGAN在图像处理任务中的广泛应用。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Asure_AI」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/Asure_AI/article/details/102869213