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白天图像变夜晚数据SOTA方法| ManiFest:图像翻译新思路!(ECCV2022)
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论文链接:https://arxiv.org/abs/2111.13681 代码链接:https://github.com/cv-rits/Manifest 视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=vjsOAmrNucM 大多数图像到图像的翻译方法需要大量的训练数据,这限制了它们的适用性。相反, ManiFest是一个用于few-shot图像翻译的框架,它仅从少数图像中学习目标域的上下文感知表示。为了增强特征一致性,框架学习源和代理锚域(假设由大量图像组成)之间的样式。通过基于面片的对抗性和特征统计对齐损失,将学习的流形插值并变形到少数target目标域。所有这些组件在单个端到端循环期间同时训练。广泛的实验证明了ManiFest在多任务上的有效性,在所有指标以及基于一般和示例的场景中都优于最新技术。
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