GAN 中的学习调节变换

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过引入模态转换模块（MTM）以在生成对抗网络（GAN）的生成器中控制潜在编码并预测空间偏移量，通过在不同实例中的不同位置应用卷积操作，增加了处理几何变形的灵活性，从而在各种生成任务中取得了良好的效果。

ModularGAN是一种用于多领域图像生成和图像到图像转换的方法。它利用可复用和可组合的功能模块，在测试时根据具体任务组合这些模块，提高生成任何所需领域图像的灵活性。该方法在多领域面部属性转移方面优于现有方法。

ModularGAN 功能模块 图像到图像转换 多领域图像生成 灵活性
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