invertible Conditional GANs for image editing
github代码为https://github.com/Guim3/IcGAN
通常GAN的生成网络输入为一个噪声向量z,文献的创新点是,利用一个encoder网络,对输入图像提取得到一个特征向量z,将特征向量z,以及需要转换的目标attribute向量y串联输入生成网络,得到生成图像,网络结构如下,
如上图所示,包括连个encoder网络,分别为
encoder网络参数如下,
之后将生成图像,目标图像分别输入判别网络,生成网络,判别网络结构图如下,
生成,判别网络参数为,
生成效果,