stargan论文解读

1，论文题目

2，内容简介


3，论文背景

图像到图像的风格转化，在这之前就有比较出名的cyclegan。那么之后为什么会有stargan的发现呢？stargan的出发点又有什么不同呢？

为了回答这个问题，我们先介绍cyclegan

cyclegan能做把图片的斑马变成马，实现简单的风格迁移

cyclegan能实现简单的两个图像间的风格转移。那么问题来了.

当我有一个目标图像，想把他转换为N种风格，那我是不是得有N个cyclegan得模型呢？我们能不能用一种模型来实现目标图像的多种风格转化呢？

由此，就有我们今天要讲的STARGAN

下图左边（a）表示的是cyclegan的结构模型，如果他要实现四种风格迁移的话，他需要43个模型（K种风格就需要k（k-i）个模型）。如下图右边是stargan的结构模型，他要实现五种风格迁移的话，他只需要一个模型就能实现五种风格迁移。接下来介绍stargan是怎么运作的

4，stargan运行原理

第一步G（ab）；首先输入input图片（提供整体结构），在输入内容图像（提供风格），把内容图像经过one-hot编码生成标签（如11111代表女人，00000代表男人）。在这个过程，我们已经，告诉计算机我们想要的目标及他的风格，在通过生成器生成一张fake image，这个过程简称G（ab）。

第二步G(ba)；具体意义就是，我这张fake image 能还原为input图片吗？因为，我只要做风格转化，你生成器别把我的input图片整体框架也改变了。

像如图所示，我想要把input转化为黄头发。但是蓝色箭头，红色箭头都能生成你要的黄头发的风格，但是红色箭头把我input的图像框架给改变了，所以说，我们最后通过G（ba）这个过程，让G（ab）生成的fake image，能还原为iuput，确保目标不变，仅风格变。

第三步判别，我们把fake image通过判别器，看这个图片的解码标签是否与我的需求风格标签一致，是的话输出，否的话，重复上面循环。

5，stargan是否还有改进的地步呢？

我们知道，我们给风格定义，用的是标签（00000/11111之类的one-hot编码），标签它本身与它图片之间是没有任何联系的，他只是我们人为的，把这两者相联系（就像每个人都有一个名字一样，这个名字本身就没有意义，名字只是一个标签而已）

那么问题来了；怎么加强这两者（标签与风格图片）之间的联系呢？

我们可以把标签换成向量，这个向量是通过风格图片得到的
如图所示

这个改进，成就了后来的stargan v2版本

参考链接

最后

以上就是高挑镜子为你收集整理的stargan论文解读的全部内容，希望文章能够帮你解决stargan论文解读所遇到的程序开发问题。

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