【摘 要】
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生成模型的学习作为计算机视觉领域中的重要研究问题,以理解和拟合真实图像数据分布为目的,以便于生成符合分布的新样本。深度学习以强大的计算能力得以拟合复杂的高维数据分布,其中变分自编码器（Variational Auto-Encoder,VAE）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）为两种基础模型,以二者为基础衍生出的生成模型可用于实现更为复杂的图像生成
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生成模型的学习作为计算机视觉领域中的重要研究问题,以理解和拟合真实图像数据分布为目的,以便于生成符合分布的新样本。深度学习以强大的计算能力得以拟合复杂的高维数据分布,其中变分自编码器（Variational Auto-Encoder,VAE）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）为两种基础模型,以二者为基础衍生出的生成模型可用于实现更为复杂的图像生成。本文以视角或姿态为条件生成符合要求的目标图像,从形变和解混方面入手提高生成质量,降低转换难度。本文研究内容如下:（1）以视角为编辑条件时,在无监督条件下基于VAE和GAN网络框架,本文设计并嵌入条件可形变形变模块,该模块以无空间条件信息作为卷积核卷积图像特征自适应地生成光流辅助网络实现形变。同时提出了解混损失函数,增强特征间的独立性,提高图像质量。在人脸视角数据集和椅子视角数据集上实验验证发现,图像质量和解混程度均得以提升,并且模型可扩展实现连续视角编辑。（2）对于有监督视角编辑,基于VAE以及跨层连接网络Unet,借助迭代思想进行改进,将视角编辑从低分辨率至高分辨率依次进行,改善了随着分辨率增高转换难度增大的问题,有监督视角编辑中的过拟合问题得以缓和。并根据分辨率的大小,设计了适合低分辨率的“软”形变模块和适合高分辨率的“硬”形变模块。在视角数据集上的实验结果表明,该模型在保证生成质量的同时更具有保持原有身份信息的能力。同时该模型可跨数据集实现野生环境下的视角编辑。（3）对于以姿态为条件的姿态编辑任务,在GAN网络框架下,设计了可约束注意力机制模块,保证各个属性独立有效地填充到姿态特征中。采用梯度控制配合模块间结构设计的方式来保证模块间有效的梯度反传。在人体数据集上,相较与现有方法我们的模型可更好地实现了人体的任意姿态编辑和自由换装。
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