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生成器|博士后小姐姐把“二次元老婆生成器”升級了：這一次可以指定畫風( 二 )


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從左至右為(a)參考圖像，(b)原始照片，(c)-(f)為去掉PoLin或AdaPolin的各種組合的消融實驗，(g)為正式效果
雙分支鑒別器（Double-branch Discriminator）
二次元人臉與真實人臉既有很大不同，又都是關于人臉。在研究中稱作領域X和領域Y。
雙分支鑒別器不僅可以通過卷積層的兩個分支處理特定領域的數據分布，還可以處理跨領域共享的數據分布。






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雙分支鑒別器使生成的二次元人臉減少瑕疵，更加賞心悅目。
另外，該鑒別器也可以在后續研究中輕松擴展成多分支鑒別器（Multi-Branch Discriminator）。
圖像質量遠超前輩
研究團隊使用了Frechet Inception Distance指標來評估生成圖像的質量，數值越低代表生成圖像越接近參考的二次元圖像。






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并使用Learned Perceptual Image Patch Similarity來評估生成圖像之間的風格差異性，數值越高代表多個生成圖像之間越多樣。






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另外還選取了20位20-35歲的測試者進行A/B測試，詢問他們不同算法生成的圖像中哪張最符合真實照片的特征以及參考圖像的風格，統計結果也是AniGAN得分最高。






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作者團隊
本論文第一作者李冰，2016年中國科學院博士畢業，現在阿卜杜拉國王科技大學可視計算中心做博士后研究員。






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團隊其他成員分別來自字節跳動、中國臺灣國立清華大學與深圳大學。
參考鏈接：
[1]https://arxiv.org/abs/2102.12593

— 完 —
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