GAN在生成模型中非常重要,但存在训练不稳定和梯度消失等问题。WGAN及其改进版WGAN-GP通过使用Wasserstein距离解决了这些问题,提供了更稳定的训练和更丰富的生成样本。WGAN-GP还引入了梯度惩罚,进一步提升了生成效果。
本文介绍了一种利用生成对抗网络 (GAN) 进行图像去噪的新方法,结合了 Pix2Pix 模型和 WGAN-GP 模型,通过条件 GAN 和 Lipschitz 连续性约束实现了有效的图像去噪。实验结果显示该方法相对传统技术有显著提升。
[Updated on 2018-09-30: thanks to Yoonju, we have this post translated in Korean!] [Updated on 2019-04-18: this post is also available on arXiv.] Generative adversarial network (GAN) has shown...
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