Synthesizing and manipulating 2048x1024 images with conditional GANs - NVIDIA/pix2pixHD

2024年3月3日 · 通过计算实例边界图并将其与语义标签图结合，pix2pixHD能够更精确地处理对象边界，进一步提高了生成图像的真实性。 实现多模态图像合成. 最后，为了解决图像合成的多模态性问题并允许用户进行交互式对象编辑，pix2pixHD提出了一种学习实例级特征嵌入的方法。

pix2pixHD是pix2pix的重要升级，可以实现高分辨率图像生成和图片的语义编辑。 对于一个 生成对抗网络 ( GAN )，学习的关键就是理解 生成器、判别器和损失函数 这三部分。

pix2pix提出了一个统一的框架解决了各类图像翻译问题，pix2pixHD则在pix2pix的基础上，较好的解决了高分辨率图像转换（翻译）的问题，vid2vid则在pix2pixHD的基础上，较好的解决了高分辨率的视频转换问题。

顾名思义，Pix2PixHD最主要的提升是能够生成更高分辨率的图像（高达 2048\times1024 ），同时Pix2PixHD还提供了对象编辑的功能，它能够灵活的调整掩码图的内容，然后生成对应的实景照片。Pix2PixHD在模型结构和损失函数上都有大量创新，论文阅读起来难度非常大 ...

2021年2月1日 · Pix2PixHD (英伟达开源cGANs) 可以较好的生成2048x1024 分辨率的图像。 算法可以用于将语义标签贴图转换为逼真的图像或者从人脸标签贴图合成肖像。Pix2PixHD的训练依然是有监督的，也就是需要pair对的数据。pix2pixHD核心贡献：高分辨率图像的生成, 图片的语义编 …

2024年4月23日 · 本文详细探讨了Pix2PixHD算法，包括其基于CycleGAN的改进、原理、U-Net结构、多尺度判别和AdaIN的应用，以及优缺点分析和与他算法的对比，展示了其在图像生成和风格迁移中的潜力。

In this notebook, you will learn about Pix2PixHD, which synthesizes high-resolution images from semantic label maps. Proposed in High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with...

2020年10月25日 · 5. pix2pixHD. 这篇paper作为pix2pix的改进版本，如其名字一样，主要是可以产生高分辨率的图像。具体来说，作者的贡献主要在以下两个方面： 使用多尺度的生成器以及判别器等方式从而生成高分辨率图像。

Pix2PixHD is a Pytorch implementation of a deep learning-based method for high-resolution (e.g. 2048x1024) photorealistic image-to-image translation. It can be used for turning semantic label maps into photo-realistic images or synthesizing portraits from face label maps.