CoC-GAN：利用上下文聚类揭示图像生成中的新路径
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究提出了一种基于将图像转换为一组点云的独特图像生成过程，利用名为上下文聚类（Context Clustering）的简单聚类方法和多层感知器（MLP）作为生成模型，无需使用卷积或注意机制，并通过集成称为 Point Increaser 的模块来生成额外的聚类点，最终实现了在特征聚合和分发领域中独特的 Context Clustering Generative Adversarial...
本研究提出了一种基于将图像转换为点云的图像生成过程，使用简单聚类方法和多层感知器作为生成模型，无需使用卷积或注意机制。通过集成模块生成额外的聚类点，实现了独特的CoC-GAN模型。实证评估表明，CoC-GAN模型展现出了优秀的性能和可解释性，为将上下文聚类应用于图像生成方法奠定了基础。
