High-quality face image generated with conditional boundary equilibrium generative adversarial networks
We propose a novel single face image super-resolution method, which is named Face Conditional Generative Adversarial Network (FCGAN), based on boundary equilibrium generative adversarial networks. Without taking any prior facial information, our approach combines the pixel-wise L1 loss and GAN loss...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Huang, Bin, Chen, Weihai, Wu, Xingming, Lin, Chun-Liang, Suganthan, Ponnuthurai Nagaratnam |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Electrical and Electronic Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2020
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/142052 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
ID preserving face super-resolution generative adversarial networks
بواسطة: Li, J., وآخرون
منشور في: (2021) -
Be a cartoonist : editing anime images using generative adversarial network
بواسطة: Koh, Tong Liang
منشور في: (2022) -
Augmenting image data using generative adversarial networks (GAN)
بواسطة: Liu, Xinchi
منشور في: (2024) -
Indoor scene generation method using radiance fields and super-resolution
بواسطة: Yang, Yida
منشور في: (2024) -
Multi-stage generative adversarial networks for generating pavement crack images
بواسطة: Han, Chengjia, وآخرون
منشور في: (2024)