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2019-08-26   来源:人民日报   参与互动参与互动
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中福在线25图:24个不不同的受试者在MORPH数据库获得的老化效果。图1:年龄增长(ageing)的模拟结果(第1列是输入的图像)。【新智元导读】20年后的你长什么样?北京航空航天大学和密歇根州立大学的研究人员设计了一个AI系统,采用生成对抗网络(GAN),可以根据原始照片生成一个人年龄增长后的样子,甚至连发际线逐渐后移也能逼真地模拟。论文发表在CVPR2018。图2:提出的年龄增长方法的框架。

running man e63论文:【新智元导读】20年后的你长什么样?北京航空航天大学和密歇根州立大学的研究人员设计了一个AI系统,采用生成对抗网络(GAN),可以根据原始照片生成一个人年龄增长后的样子,甚至连发际线逐渐后移也能逼真地模拟。论文发表在CVPR2018。编译:肖琴论文:

七月七日晴txt下载来自北京航空航天大学和密歇根州立大学的研究人员设计了这样一个系统。该系统采用一种由两个部分组成的算法,即生成对抗网络(GAN)。第一部分以一张脸的照片作为输入,并生成目标年龄的同一个人年龄增长后的脸。在训练过程中,第二部分将生成的图像与该年龄的人的真实图像和原始图像进行对比,并提供反馈,以令第一部分改进生成图像的效果。图:24个不不同的受试者在MORPH数据库获得的老化效果。【新智元导读】20年后的你长什么样?北京航空航天大学和密歇根州立大学的研究人员设计了一个AI系统,采用生成对抗网络(GAN),可以根据原始照片生成一个人年龄增长后的样子,甚至连发际线逐渐后移也能逼真地模拟。论文发表在CVPR2018。图:与先前工作的对比

徐梦洁编译:肖琴编译:肖琴来源:在这个框架中,一个基于CNN的生成器G学习年龄变化(agetransformation)。训练中的critic在图像空间加入平方欧几里得损失,GANloss鼓励生成的人脸与训练中相应年龄的老年人的脸无法区分,以及identitypreservationloss使高级特征表示的输入输出距离最小化。

【责任编辑:韩辉】
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