【24h】

自然でサイズ制約がなく解釈可能な画質向上のための教師ペアなし学習

机译:自然,受大小​​限制和可解释的学习,无需老师配对,可提高图像质量

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摘要

本稿では,入力画像の画質を向上させる変換を入出力ペアを用いずに学習する問題に取り組む.提案手法 は敵対的生成モデルに基づいているが,単純にニューラルネットワークで画像を変換するのではなく画像編集ソフト を用いることで自然でサイズ制約がなく解釈可能な画質向上を実現する.画像編集ソフトを敵対的生成モデルに組み 込むために,強化学習ベースのフレームワークを提案する.提案手法は写真補正と顔画像美化のタスクにおいて既存手 法よりも高い性能を達成した.
机译:在本文中,我们解决了在不使用输入/输出对的情况下学习可提高输入图像的图像质量的转换的问题,该方法基于敌对生成模型,而不是简单地使用神经网络对图像进行转换通过使用图像编辑软件,我们实现了自然且可解释的图像质量改进,而没有尺寸限制;为了将图像编辑软件整合到敌对生成模型中,我们提出了一种增强的基于学习的框架,该方法是摄影技术,其性能优于校正和面部图像美化任务中的现有方法。

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