基于条件Wassertein生成对抗网络的图像生成

郭茂祖; 杨倩楠; 赵玲玲

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基于条件Wassertein生成对抗网络的图像生成

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生成对抗网络(GAN)能够自动生成目标图像,对相似地块的建筑物排布生成具有重要意义.而目前训练模型的过程中存在生成图像精度不高、模式崩溃、模型训练效率太低的问题.针对这些问题,提出了一种面向图像生成的条件Wassertein生成对抗网络(C-WGAN)模型.首先,该模型需要识别真实样本和目标样本之间特征对应关系,然后,根据所识别出的特征对应关系进行目标样本的生成.模型采用Wassertein距离来度量两个图像特征之间分布的距离,稳定GAN训练环境,规避模型训练过程中的模式崩溃,从而提升生成图像的精度和训练效率.实验结果表明,与原始条件生成对抗网络(CGAN)和pix2pix模型相比,所提模型的峰值信噪比(PSNR)分别最大提升了6.82％和2.19％;在训练轮数相同的情况下,该模型更快达到收敛状态.由此可见,所提模型不仅能够有效地提升图像生成的精度,而且能够提高网络的收敛速度.

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来源
《计算机应用》 |2021年第5期|1432-1437|共6页
作者
郭茂祖; 杨倩楠; 赵玲玲;
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作者单位

北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044;

建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室(北京建筑大学) 北京100044;

北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044;

建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室(北京建筑大学) 北京100044;

哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
图像生成; 生成对抗网络; 条件生成对抗网络; Wassertein距离;

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