High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs
High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs We present a new method for synthesizing high-resolution photo-realistic images from semantic label maps using conditional generative adversarial networks (conditional GANs). Conditional GANs have enabled a variety of applications, but the results are often limited to low-resolution and still far from realistic. In thi
Deep Image Prior
Example results on several image restoration problems. We use deep neural networks, but we never train/pretrain them using datasets. We use them as a structured image prior. Deep convolutional networks have become a popular tool for image generation and restoration. Generally, their excellent performance is imputed to their ability to learn realistic image priors from a large number of example ima
白黒写真をカラー画像に自動変換 早稲田大学の研究チームが発表した技術がすごい
早稲田大学の研究チームが発表した、白黒写真をディープラーニングによりカラー画像へと自動変換する論文がとにかくすごいと話題です。 研究チームが発表した手法を用いることで、100年前のモノクロ写真でも自然なカラー画像へと自動変換可能（画像は研究チームのホームページより） 論文によれば、モデル構造は「低レベル特徴ネットワーク、中レベル特徴ネットワーク、大域特徴ネットワーク、色付けネットワーク」からなる4つのネットワークによって構成されるという。なるほど…… 論文では、ディープラーニングによる「画像の大域特徴と局所特徴を考慮した新たな畳込みネットワークモデルを用いることで、画像全体の構造を考慮した自然な色付けを行うことができる」としています。100年前のモノクロ写真でも自然なカラー画像へと自動変換可能とのこと。論文内では研究チームの理論で変換されたカラー画像を、他の先端理論で変換したものと比較した
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長文日記
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