この論文では、高解像度ビデオ生成のための新しいネットワークを提示します。私たちのネットワークは、損失項にk-Lipschitz制約を適用することでWasserstein GANからのアイデアを使用し

arxiv_reader のブックマーク 2021/07/13 12:20

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4705391486854910402/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2008.09646v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2008.09646v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2008.09646v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">HRVGAN：時空間GANを使用した高解像度ビデオ生成</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/unsupervised">unsupervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GAN">GAN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/spatio-temporal">spatio-temporal</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/video">video</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/metric">metric</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> この論文では、高解像度ビデオ生成のための新しいネットワークを提示します。私たちのネットワークは、損失項にk-Lipschitz制約を適用することでWasserstein GANからのアイデアを使用し</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210713#bookmark-4705391486854910402"><span class="datetime-body">2021/07/13 12:20</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

このブックマークにはスターがありません。
最初のスターをつけてみよう！