生成的对抗网络（GAN）已受过培训，成为能够创作出令人惊叹的艺术品（例如面部生成和图像样式转移）的专业艺术家。在本文中，我们专注于现实的业务方案：具有所需的移动应用程序和主题样式的可自定义图标的自动生成。我们首先引入一个主题应用图标数据集，称为Appicon，每个图标都有两个正交主题和应用标签。通过研究强大的基线样式，我们观察到由正交标签的纠缠引起的模式崩溃。为了解决这一挑战，我们提出了由有条件的发电机和双重歧视器组成的ICONGAN，具有正交扩大，并且进一步设计了对比的特征分离策略，以使两个歧视器的特征空间正常。与其他方法相比，ICONGAN在Appicon基准测试中表明了优势。进一步的分析还证明了解开应用程序和主题表示的有效性。我们的项目将在以下网址发布：https：//github.com/architect-road/icongan。

Automatic font generation without human experts is a practical and significant problem, especially for some languages that consist of a large number of characters. Existing methods for font generation are often in supervised learning. They require a large number of paired data, which are labor-intensive and expensive to collect. In contrast, common unsupervised image-to-image translation methods are not applicable to font generation, as they often define style as the set of textures and colors. In this work, we propose a robust deformable generative network for unsupervised font generation (abbreviated as DGFont++). We introduce a feature deformation skip connection (FDSC) to learn local patterns and geometric transformations between fonts. The FDSC predicts pairs of displacement maps and employs the predicted maps to apply deformable convolution to the low-level content feature maps. The outputs of FDSC are fed into a mixer to generate final results. Moreover, we introduce contrastive self-supervised learning to learn a robust style representation for fonts by understanding the similarity and dissimilarities of fonts. To distinguish different styles, we train our model with a multi-task discriminator, which ensures that each style can be discriminated independently. In addition to adversarial loss, another two reconstruction losses are adopted to constrain the domain-invariant characteristics between generated images and content images. Taking advantage of FDSC and the adopted loss functions, our model is able to maintain spatial information and generates high-quality character images in an unsupervised manner. Experiments demonstrate that our model is able to generate character images of higher quality than state-of-the-art methods.

尽管具有生成对抗网络（GAN）的图像到图像（I2I）翻译的显着进步，但使用单对生成器和歧视器将图像有效地转换为多个目标域中的一组不同图像仍然具有挑战性。现有的I2i翻译方法采用多个针对不同域的特定于域的内容编码，其中每个特定于域的内容编码器仅经过来自同一域的图像的训练。然而，我们认为应从所有域之间的图像中学到内容（域变相）特征。因此，现有方案的每个特定于域的内容编码器都无法有效提取域不变特征。为了解决这个问题，我们提出了一个灵活而通用的Sologan模型，用于在多个域之间具有未配对数据的多模式I2I翻译。与现有方法相反，Solgan算法使用具有附加辅助分类器的单个投影鉴别器，并为所有域共享编码器和生成器。因此，可以使用来自所有域的图像有效地训练Solgan，从而可以有效提取域 - 不变性内容表示。在多个数据集中，针对多个同行和sologan的变体的定性和定量结果证明了该方法的优点，尤其是对于挑战i2i翻译数据集的挑战，即涉及极端形状变化的数据集或在翻译后保持复杂的背景，需要保持复杂的背景。此外，我们通过消融研究证明了Sogan中每个成分的贡献。

条件生成的对抗性网络（CGAN）通过将类信息纳入GaN来生成现实图像。虽然最受欢迎的CGANS是一种辅助分类器GAN，但众所周知，随着数据集中的类别的数量增加，培训acgan正在挑战。偶数还倾向于产生缺乏多样性的容易甲型样本。在本文中，我们介绍了两种治疗方法。首先，我们识别分类器中的梯度爆炸可能会导致早期训练中的不良崩溃，并将输入向量投影到单元间隔子上可以解决问题。其次，我们提出了数据到数据跨熵丢失（D2D-CE）来利用类标记的数据集中的关系信息。在这个基础上，我们提出了重新启动的辅助分类器生成对抗网络（Reacgan）。实验结果表明，Reacgan在CIFAR10，微小想象成，CUB200和Imagenet数据集上实现了最先进的生成结果。我们还验证了来自可分辨率的增强的ReacanggaN的利益，以及D2D-CE与Stylegan2架构协调。模型权重和提供代表性CGANS实现的软件包和我们纸上的所有实验都可以在https://github.com/postech-cvlab/pytorch-studiogan获得。

学习为仅基于几个图像（称为少数图像生成的少数图像）生成新类别的新图像，引起了研究的兴趣。几项最先进的作品取得了令人印象深刻的结果，但多样性仍然有限。在这项工作中，我们提出了一个新型的三角洲生成对抗网络（Deltagan），该网络由重建子网和一代子网组成。重建子网捕获了类别内转换，即同一类别对之间的三角洲。该生成子网为输入图像生成了特定于样本的三角洲，该图像与此输入图像结合使用，以在同一类别中生成新图像。此外，对抗性的三角洲匹配损失旨在将上述两个子网链接在一起。六个基准数据集的广泛实验证明了我们提出的方法的有效性。我们的代码可从https://github.com/bcmi/deltagan-few-shot-image-generation获得。

学习为仅基于几个图像（称为少数图像生成的少数图像）生成新类别的新图像，引起了研究的兴趣。几项最先进的作品取得了令人印象深刻的结果，但多样性仍然有限。在这项工作中，我们提出了一个新型的三角洲生成对抗网络（Deltagan），该网络由重建子网和一代子网组成。重建子网捕获了类别内转换，即“ delta”，在相同类别对之间。生成子网为输入图像生成了特定于样本的“ delta”，该图像与此输入图像结合使用，以在同一类别中生成新图像。此外，对抗性的三角洲匹配损失旨在将上述两个子网链接在一起。在五个少量图像数据集上进行的广泛实验证明了我们提出的方法的有效性。

我们从一组未配对的清晰和朦胧的图像中提供了实用的基于学习的图像飞行网络。本文提供了一种新的观点，可以将图像除去作为两类分离的因子分离任务，即清晰图像重建的任务相关因素以及与雾霾相关的分布的任务含量。为了在深度特征空间中实现这两类因素的分离，将对比度学习引入了一个自行车框架中，以通过指导与潜在因素相关的生成的图像来学习分离的表示形式。通过这种表述，提出的对比度拆除的脱掩护方法（CDD-GAN）采用负面发电机与编码器网络合作以交替进行更新，以产生挑战性负面对手的队列。然后，这些负面的对手是端到端训练的，以及骨干代表网络，以通过最大化对抗性对比损失来增强歧视性信息并促进因素分离性能。在培训期间，我们进一步表明，硬性负面例子可以抑制任务 - 无关紧要的因素和未配对的清晰景象可以增强与任务相关的因素，以便更好地促进雾霾去除并帮助图像恢复。对合成和现实世界数据集的广泛实验表明，我们的方法对现有的未配对飞行基线的表现良好。

交换自动编码器在深层图像操纵和图像到图像翻译中实现了最先进的性能。我们通过基于梯度逆转层引入简单而有效的辅助模块来改善这项工作。辅助模块的损失迫使发电机学会使用全零纹理代码重建图像，从而鼓励结构和纹理信息之间更好地分解。提出的基于属性的转移方法可以在样式传输中进行精致的控制，同时在不使用语义掩码的情况下保留结构信息。为了操纵图像，我们将对象的几何形状和输入图像的一般样式编码为两个潜在代码，并具有实施结构一致性的附加约束。此外，由于辅助损失，训练时间大大减少。提出的模型的优越性在复杂的域中得到了证明，例如已知最先进的卫星图像。最后，我们表明我们的模型改善了广泛的数据集的质量指标，同时通过多模式图像生成技术实现了可比的结果。

通过对抗训练的雾霾图像转换的关键程序在于仅涉及雾度合成的特征，即表示不变语义内容的特征，即内容特征。以前的方法通过利用它在培训过程中对Haze图像进行分类来分开单独的内容。然而，在本文中，我们认识到在这种技术常规中的内容式解剖学的不完整性。缺陷的样式功能与内容信息纠缠不可避免地引导阴霾图像的呈现。要解决，我们通过随机线性插值提出自我监督的风格回归，以减少风格特征中的内容信息。烧蚀实验表明了静态感知雾度图像合成中的解开的完整性及其优越性。此外，所产生的雾度数据应用于车辆检测器的测试概括。雾度和检测性能之间的进一步研究表明，雾度对车辆探测器的概括具有明显的影响，并且这种性能降低水平与雾度水平线性相关，反过来验证了该方法的有效性。

GAN的进展使高分辨率的感性质量形象产生了产生。 stylegans允许通过数学操作对W/W+空间中的潜在样式向量进行数学操作进行引人入胜的属性修改，从而有效调节生成器的丰富层次结构表示。最近，此类操作已被推广到原始StyleGan纸中的属性交换之外，以包括插值。尽管StyleGans有许多重大改进，但仍被认为会产生不自然的图像。生成的图像的质量基于两个假设。 （a）生成器学到的层次表示的丰富性，以及（b）样式空间的线性和平滑度。在这项工作中，我们提出了一个层次的语义正常化程序（HSR），该层次正常化程序将生成器学到的层次表示与大量数据学到的相应的强大功能保持一致。 HSR不仅可以改善发电机的表示，还可以改善潜在风格空间的线性和平滑度，从而导致产生更自然的样式编辑的图像。为了证明线性改善，我们提出了一种新型的度量 - 属性线性评分（ALS）。通过改善感知路径长度（PPL）度量的改善，在不同的标准数据集中平均16.19％的不自然图像的生成显着降低，同时改善了属性编辑任务中属性变化的线性变化。

Generative Adversarial Networks (GANs) typically suffer from overfitting when limited training data is available. To facilitate GAN training, current methods propose to use data-specific augmentation techniques. Despite the effectiveness, it is difficult for these methods to scale to practical applications. In this work, we present ScoreMix, a novel and scalable data augmentation approach for various image synthesis tasks. We first produce augmented samples using the convex combinations of the real samples. Then, we optimize the augmented samples by minimizing the norms of the data scores, i.e., the gradients of the log-density functions. This procedure enforces the augmented samples close to the data manifold. To estimate the scores, we train a deep estimation network with multi-scale score matching. For different image synthesis tasks, we train the score estimation network using different data. We do not require the tuning of the hyperparameters or modifications to the network architecture. The ScoreMix method effectively increases the diversity of data and reduces the overfitting problem. Moreover, it can be easily incorporated into existing GAN models with minor modifications. Experimental results on numerous tasks demonstrate that GAN models equipped with the ScoreMix method achieve significant improvements.

图像生成在学术界和工业领域提出了巨大的关注，特别是对于有条件和目标导向的图像生成，例如犯罪肖像和时装设计。虽然目前的研究已经沿着这个方向实现了初步结果，但它们总是将课堂标签集中在阶级标签中作为空间内容从潜伏向量随机产生的条件。边缘细节通常模糊，因为空间信息难以保持。鉴于此，我们提出了一种新型的空间受限的生成对抗网络（SCAGAN），其从潜伏向量中分离出空间约束，并使这些约束可行作为额外的可控信号。为了增强空间可控性，发电机网络专门设计用于逐步采用语义分割，潜在的传染媒介和属性级标签作为输入。此外，构造分段网络以对发电机施加空间约束。在实验上，我们在Celeba和Deepfashion数据集中提供视觉和定量结果，并证明所提出的Scang在控制空间内容以及产生高质量图像方面非常有效。

近年来，着色吸引了越来越多的兴趣。经典的基于参考的方法通常依靠外部颜色图像来获得合理的结果。检索此类示例不可避免地需要大型图像数据库或在线搜索引擎。最近的基于深度学习的方法可以自动以低成本为图像着色。但是，总是伴随着不满意的文物和不连贯的颜色。在这项工作中，我们提出了GCP颜色化，以利用预审前的生成对抗网络（GAN）封装的丰富和多样化的颜色先验进行自动着色。具体而言，我们首先通过GAN编码器“检索”匹配的功能（类似于示例），然后将这些功能与功能调制量合并到着色过程中。得益于强大的生成颜色先验（GCP）和精致的设计，我们的GCP颜色可以通过单个前向传球产生生动的颜色。此外，通过修改GAN潜在代码获得多样化的结果非常方便。 GCP颜色还继承了可解释的gan的功能，并可以通过穿过甘恩潜在空间来实现可控制和平滑的过渡。广泛的实验和用户研究表明，GCP颜色比以前的作品具有出色的性能。代码可在https://github.com/tothebeginning/gcp-colorization上找到。

We introduce a new method for diverse foreground generation with explicit control over various factors. Existing image inpainting based foreground generation methods often struggle to generate diverse results and rarely allow users to explicitly control specific factors of variation (e.g., varying the facial identity or expression for face inpainting results). We leverage contrastive learning with latent codes to generate diverse foreground results for the same masked input. Specifically, we define two sets of latent codes, where one controls a pre-defined factor (``known''), and the other controls the remaining factors (``unknown''). The sampled latent codes from the two sets jointly bi-modulate the convolution kernels to guide the generator to synthesize diverse results. Experiments demonstrate the superiority of our method over state-of-the-arts in result diversity and generation controllability.

已经在医学成像结构域中应用了生成模型，用于各种图像识别和综合任务。然而，对于诸如协助医学训练的重要应用，仍然需要更可控和可解释的图像合成模型。在这项工作中，我们利用了有效的自我关注和对比学习模块，并在最先进的生成的对抗网络（GAN）上建立，以实现一个属性感知的图像综合模型，称为attributegan，它可以产生高质量基于多属性输入的组织病理学图像。与现有的单个属性条件生成模型相比，我们提出的模型更好地反映了输入属性，并实现了属性值之间的更平滑的插值。我们对尿液癌的染色H＆E图像的组织病理学数据集进行实验，并通过与最先进的模型以及我们模型的不同变体来展示我们提出的模型的有效性。代码可在https://github.com/karenyyy/miccai2021AttribUtegan获得。

生成的对抗网络（GANS）产生高质量的图像，但致力于训练。它们需要仔细正常化，大量计算和昂贵的超参数扫描。我们通过将生成和真实样本投影到固定的预级特征空间中，在这些问题上进行了重要的头路。发现鉴别者无法充分利用来自预押模型的更深层次的特征，我们提出了更有效的策略，可以在渠道和分辨率中混合特征。我们预计的GaN提高了图像质量，样品效率和收敛速度。它与最多一个百万像素的分辨率进一步兼容，并在二十二个基准数据集上推进最先进的FR \'Echet Inception距离（FID）。重要的是，预计的GAN符合先前最低的FID速度快40倍，鉴于相同的计算资源，将壁钟时间从5天切割到不到3小时。

由于简单但有效的训练机制和出色的图像产生质量，生成的对抗网络（GAN）引起了极大的关注。具有生成照片现实的高分辨率（例如$ 1024 \ times1024 $）的能力，最近的GAN模型已大大缩小了生成的图像与真实图像之间的差距。因此，许多最近的作品表明，通过利用良好的潜在空间和博学的gan先验来利用预先训练的GAN模型的新兴兴趣。在本文中，我们简要回顾了从三个方面利用预先培训的大规模GAN模型的最新进展，即1）大规模生成对抗网络的培训，2）探索和理解预训练的GAN模型，以及预先培训的GAN模型，以及3）利用这些模型进行后续任务，例如图像恢复和编辑。有关相关方法和存储库的更多信息，请访问https://github.com/csmliu/pretretaining-gans。

我们提出了Exe-Gan，这是一种新型的使用生成对抗网络的典范引导的面部介绍框架。我们的方法不仅可以保留输入面部图像的质量，而且还可以使用类似示例性的面部属性来完成图像。我们通过同时利用输入图像的全局样式，从随机潜在代码生成的随机样式以及示例图像的示例样式来实现这一目标。我们介绍了一个新颖的属性相似性指标，以鼓励网络以一种自我监督的方式从示例中学习面部属性的风格。为了确保跨地区边界之间的自然过渡，我们引入了一种新型的空间变体梯度反向传播技术，以根据空间位置调整损耗梯度。关于公共Celeba-HQ和FFHQ数据集的广泛评估和实际应用，可以验证Exe-GAN的优越性，从面部镶嵌的视觉质量来看。

最近，大型预磨损模型（例如，BERT，STYLEGAN，CLIP）在其域内的各种下游任务中表现出很好的知识转移和泛化能力。在这些努力的启发中，在本文中，我们提出了一个统一模型，用于开放域图像编辑，重点是开放式域图像的颜色和音调调整，同时保持原始内容和结构。我们的模型了解许多现有照片编辑软件中使用的操作空间（例如，对比度，亮度，颜色曲线）更具语义，直观，易于操作的统一编辑空间。我们的模型属于图像到图像转换框架，由图像编码器和解码器组成，并且在图像之前和图像的成对上培训以产生多模式输出。我们认为，通过将图像对反馈到学习编辑空间的潜在代码中，我们的模型可以利用各种下游编辑任务，例如语言引导图像编辑，个性化编辑，编辑式聚类，检索等。我们广泛地研究实验中编辑空间的独特属性，并在上述任务上展示了卓越的性能。

图像翻译和操纵随着深层生成模型的快速发展而引起了越来越多的关注。尽管现有的方法带来了令人印象深刻的结果，但它们主要在2D空间中运行。鉴于基于NERF的3D感知生成模型的最新进展，我们介绍了一项新的任务，语义到网络翻译，旨在重建由NERF模型的3D场景，该场景以一个单视语义掩码作为输入为条件。为了启动这项新颖的任务，我们提出了SEM2NERF框架。特别是，SEM2NERF通过将语义面膜编码到控制预训练的解码器的3D场景表示形式中来解决高度挑战的任务。为了进一步提高映射的准确性，我们将新的区域感知学习策略集成到编码器和解码器的设计中。我们验证了提出的SEM2NERF的功效，并证明它在两个基准数据集上的表现优于几个强基础。代码和视频可从https://donydchen.github.io/sem2nerf/获得