10.3969/j.issn.2095-2783.2019.03.004
Mask-2-Human:基于生成式对抗网络的人物图像生成方法
针对较为复杂的人物图像生成任务,提出了一种从mask图像生成人物图像的新方法.基于生成式对抗网络(generative adversarial nets,GANs),接收一个多通道的mask图像作为输入,其中的每个通道表示人物某个区域(如头发、脸部、手臂等)的掩码.该网络由生成器和判别器组成,生成器在U-Net结构基础上加入了残差模块,判别器用于判别生成图像的真伪性.通过施加不同的高斯噪声,所提方法能根据相同的mask生成具有不同外观的人物图像,具有更好的结果多样性.
生成式对抗网络、生成器、判别器、人物图像生成
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TP399(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61822204
2019-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
255-260
