# pix2pix

mingii4922

Pix2Pix Image-to-image translation with conditional adversarial networks, 2017, CVPR Abstract 본 논문은 Conditional Generative Adversarial Network(CGAN)을 사용하여 한 이미지를 다른 domain(style)의 이미지로 변환하는 방법을 제안하였고 기존의 방식들은 특정 task마다 loss나 architecture를 specific하게 design해주었던 것과 달리 하나의 structure를 사용하여 모든 tasks에 적용할 수 있도록 base model을 제공했다는 점이 큰

minvelog

GAN - Conditional GAN - Pix2Pix - CycleGAN - StarGAN - StarGAN v2 - pixel2style2pixel GAN 가장 기본적 생성자와 판별자 두 개의 네트워크를 활용한 생성 모델 목점 함수를 통해 생성자는 이미지 분포를 학습할 수 있음 (이전 GAN 포스팅에서 상세히 설명함) Pg -> Pdata,D(G(z)) 로 수렴하게 되도록 하는 것이 목표 cGAN(Conditional GAN) 데이터의 모드(mode)를 제어할 수 있도록 조건(condition) 정보를 함께 입력하는 모델 Pix2Pix(Image-to-Image Translation) 대표적인 image-to-image translation 아키텍처로 Pix2Pix가 있는 것

coral2cola

Deep Convolutional GAN (DCGAN) GAN의 improve된 버전. 그림을 다룰 때는 CNN이 효율적임. 그림을 만드는 데에도 convolution을 쓰면 좋지 않을까? 해서 생겨난 것 Generator는 random logic으로 점점 크기를 키워서 image를 만듦. resolution을 키워가는 것 (transposed convolution). Stride convolution을 쓰면 resolution이 작아졌는데 여기서는 resolution이 커짐. 이런걸 transpose

gongsam

1. 딥러닝 개념 1) 생성 모델링(Generative Modeling) > cf) 판별 모델링(Discriminative Modeling) 입력받은 데이터를 특정 기준에 따라 판별하는 것이 목표인 모델링 의미: 존재하지 않던 데이터를 생성하는 것이 목표 학습한 데이터셋과 유사하면서도 기존에 없던 새로운 데이터를 생성하는 모델 생성 모델링 기법 Pix2Pix: 간단한 이미지를 입력하면 실제 사진처럼 보이도록 변환, (그림, 사진) 쌍의 데이터셋 필요 CycleGAN: 양방향 변환이 가능 (이미지 ↔ 사진), 쌍으로 된 데이터가 필요 없음 Neural style transfer: 신경망을 기반으로 base image와 style image를 이용해 새로운 이미지를 생성함 GAN 가장 간단한 형태의 생성 모델 생성자: 의미가 불명한 랜덤 노이즈로부터 신경망에서의 연산을 통해 이미지 형상의 벡터를

sjinu

Pix2Pix 먼저, image-to-image translation은 무엇을 뜻할까요? Image 분야에서 Translation은 특정 이미지의 '이동'을 뜻하기도 합니다만(Image Transformation), Image-to-Image Translation은 이미지를 입력으로 받아 또다른 이미지를 출력으로 반환하는 태스크들을 주로 뜻합니다. 기존에는 이런 task를 위해 각기 다른 모델이 필요할 뿐더러 리서쳐가 직접 manual한 조작을 해주는 과정이 필요한 모델이 많았습니다. 하지만 현대 들어 딥러닝이 발전하면서 딥러닝 아키텍처를 활용해 비교적 direct하게 이미지 간 도메인 변화 task를 할 수 있게 되었습니다. Introductio

tobigs16gm

본 게시글에 첨부한 이미지는 논문에서 발췌하였거나, 출처를 표기하였습니다. 0. Image-to-Image Translation Image-to-Image Translation 이미지를 입력으로 받아 또다른 이미지로 변환하는 과정을 Translation이라고 합니다. Image-to-Image Translation은 Input 이미지와 Output 이미지 간 Mapping을 목표로 하는 생성모델의 한 분야입니다. (이미지 간 도메인 변화를 다루는 분야) Examples 1. pix2pix > 논문 : https://arxiv.org/pdf/1611.07004.pdf Introduction Image Prediction 문제는 주로 **Convol

tobigs-gm1

작성자 : 건국대학교 응용통계학과 정재윤 Image to Image Translation image to image translation이란 이미지 데이터셋을 사용하여 input 이미지와 output 이미지를 mapping하는 것을 목표로 하는 생성모델의 한 분야입니다. 흑백 이미지에 컬러를 입힌다든지, 낮 사진을 밤 사진으로 만든다든지, 테두리만 주어진 사진을 실제 물건같이 만드는 것이 가능하죠. > 2 >3 이런 image to imag