エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
コーネル大学とNVIDIA、1枚の画像を多様な画像に変換する敵対生成学習GANを用いたフレームワーク発表
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
コーネル大学とNVIDIA、1枚の画像を多様な画像に変換する敵対生成学習GANを用いたフレームワーク発表
コーネル大学とNVIDIA、1枚の画像を多様な画像に変換する敵対生成学習GANを用いたフレームワーク発表 20... コーネル大学とNVIDIA、1枚の画像を多様な画像に変換する敵対生成学習GANを用いたフレームワーク発表 2018-04-17 コーネル大学とNVIDIAの研究者らは、1枚の画像を多様な画像に変換する敵対生成学習を用いたフレームワーク「Multimodal Unsupervised Image-to-image Translation (MUNIT)」を発表しました。 論文:Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation 著者:Xun Huang, Ming-Yu Liu, Serge Belongie, Jan Kautz GitHub:NVlabs/MUNIT 本稿は、1枚の画像から多数の画像に変換する機械学習を用いた手法を提案します。上図のように、猫を犬に変換したり、猫をトラやライオンに変換したり。 提案手法では、画像をコンテンツ