一种基于变分自动编码器和生成对抗网络的图像转化方法

摘要

本发明中提出的一种基于变分自动编码器和生成对抗网络的图像转化方法，其主要内容包括：变分自动编码器(VAE)、权重共享、生成对抗网络(GAN)、学习，其过程为，使用无监督图像到图像转化(UNIT)网络框架学习两个图像域之间的双向转化功能，其包括VAE和VAE，用它们对每个图像域进行建模，对抗训练目标与权重共享约束相互作用，在两个域中产生相应的图像，将转化图像与各个域中的输入图像相关联，训练网络联合解决图像重构流和图像转化流的问题。本发明提出无监督图像到图像转化框架，使两个域中没有任何联系的图像完成转化；不需要对应图像组成的训练数据集即可完成，提高了效率和实用性，该方法还可拓展到无监督的语言转化。