基于二分生成对抗网络的图像翻译

• 作者: 周雅 孙昌俊 邓大勇
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 生成对抗网络 生成模型 图像翻译
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 52-54,57
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

翻译算法自从提出以来受到研究者的广泛关注,基于生成对抗网络的图像翻译方法在图片风格转化、图像修复、超分辨率生成等领域得到广泛应用.针对生成对抗网络图像翻译方法框架过于庞大的缺点,提出了一种改进的生成对抗网络算法:二分生成对抗网络(BGAN).BGAN引入二分生成器结构代替双生成器-判别器结构,神经网络模型相比以往方法资源消耗更少.实验结果表明,BGAN与其他图像翻译算法相比而言,生成的图样样本更清晰、质量更好.