基于生成对抗网络的图像合成
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| 1.1 图像合成简介 | 第15-16页 |
| 1.2 研究意义 | 第16-17页 |
| 1.3 主要难点 | 第17-19页 |
| 1.4 研究现状 | 第19-21页 |
| 1.5 研究趋势 | 第21页 |
| 1.6 主要创新点 | 第21-22页 |
| 1.7 章节安排 | 第22-25页 |
| 第2章 相关工作 | 第25-43页 |
| 2.1 图像合成模型 | 第25-31页 |
| 2.1.1 传统图像合成模型 | 第26页 |
| 2.1.2 变分自编码器 | 第26-27页 |
| 2.1.3 生成对抗网络 | 第27-29页 |
| 2.1.4 自回归模型 | 第29-31页 |
| 2.1.5 条件合成模型 | 第31页 |
| 2.2 生成对抗网络的改进 | 第31-37页 |
| 2.2.1 损失函数的改进 | 第31-34页 |
| 2.2.2 模型结构的改进 | 第34-36页 |
| 2.2.3 训练方法的改进 | 第36-37页 |
| 2.3 图像合成的应用与评价标准 | 第37-43页 |
| 2.3.1 文字到图片的转换 | 第37-38页 |
| 2.3.2 图片到图片的转换 | 第38页 |
| 2.3.3 图片的修复,编辑,去模糊和超分辨率 | 第38-40页 |
| 2.3.4 图像合成的评价标准 | 第40-43页 |
| 第3章 基于特征匹配条件生成对抗网络的图像合成 | 第43-59页 |
| 3.1 背景介绍 | 第43-46页 |
| 3.2 特征匹配条件生成对抗网络 | 第46-49页 |
| 3.2.1 算法框架 | 第46页 |
| 3.2.2 判别网络D中的特征中心匹配 | 第46-48页 |
| 3.2.3 分类网络C中的特征中心匹配 | 第48-49页 |
| 3.2.4 整体损失函数 | 第49页 |
| 3.3 实现细节与算法 | 第49-51页 |
| 3.3.1 网络结构 | 第50-51页 |
| 3.3.2 算法流程 | 第51页 |
| 3.4 实验评估 | 第51-57页 |
| 3.4.1 简单的例子的分析 | 第51-54页 |
| 3.4.2 数据集与训练设置 | 第54页 |
| 3.4.3 与其他模型合成图像的质量比较 | 第54-56页 |
| 3.4.4 与其他模型合成图像的数值比较 | 第56-57页 |
| 3.5 小结与讨论 | 第57-59页 |
| 第4章 基于条件变分生成对抗网络的图像合成 | 第59-75页 |
| 4.1 背景介绍 | 第59-61页 |
| 4.2 条件变分生成对抗网络 | 第61-64页 |
| 4.2.1 基本框架 | 第61页 |
| 4.2.2 损失函数 | 第61-64页 |
| 4.2.3 算法流程 | 第64页 |
| 4.3 实验评估 | 第64-71页 |
| 4.3.1 指定标签的图像合成 | 第64-65页 |
| 4.3.2 损失函数的消融实验 | 第65-66页 |
| 4.3.3 与其他方法的合成质量比较 | 第66-67页 |
| 4.3.4 与其他方法的数值比较 | 第67-68页 |
| 4.3.5 隐空间变量分析 | 第68-70页 |
| 4.3.6 生成图片的最近邻搜索 | 第70-71页 |
| 4.4 条件变分生成对抗网络的应用 | 第71-74页 |
| 4.4.1 图片修复 | 第71页 |
| 4.4.2 图片渐变 | 第71-72页 |
| 4.4.3 图片属性检索 | 第72-73页 |
| 4.4.4 数据增强 | 第73-74页 |
| 4.5 小结与讨论 | 第74-75页 |
| 第5章 基于身份保持的生成对抗网络的人脸图像合成 | 第75-97页 |
| 5.1 背景介绍 | 第75-77页 |
| 5.2 身份保持的生成对抗网络 | 第77-81页 |
| 5.2.1 框架结构 | 第77页 |
| 5.2.2 解耦身份特征和属性特征 | 第77-79页 |
| 5.2.3 特征匹配损失函数 | 第79-81页 |
| 5.2.4 无监督的训练方法 | 第81页 |
| 5.2.5 算法流程 | 第81页 |
| 5.3 实验分析 | 第81-87页 |
| 5.3.1 实验设置 | 第81-83页 |
| 5.3.2 框架的消融实验 | 第83-85页 |
| 5.3.3 重构损失函数的分析 | 第85-86页 |
| 5.3.4 KL损失函数的作用 | 第86-87页 |
| 5.4 身份保持的生成对抗网络的应用 | 第87-95页 |
| 5.4.1 人脸属性转换 | 第88-89页 |
| 5.4.2 任意人脸的随机合成 | 第89-90页 |
| 5.4.3 人脸图片的渐变 | 第90-92页 |
| 5.4.4 侧脸转正脸 | 第92页 |
| 5.4.5 人脸识别中对抗样本的检测 | 第92-95页 |
| 5.5 小结与讨论 | 第95-97页 |
| 第6章 总结与展望 | 第97-101页 |
| 6.1 全文总结 | 第97-98页 |
| 6.2 不足与展望 | 第98-101页 |
| 参考文献 | 第101-111页 |
| 致谢 | 第111-113页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第113页 |
