【摘 要】
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基于语义标签图的图像生成（语义图像生成）,是指根据输入的像素级别的标签（语义标签图）,去生成与真实图片接近的“伪真实图”。该任务可用于图像编辑、图像渲染等场景。语义图像生成任务一般用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）来训练,其往往需要大量的参数和计算力。在GAN模型结构与参数量足够大的情况下,其生成图像的质量尚且可观。但是,当应用场景的硬件条件比
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基于语义标签图的图像生成（语义图像生成）,是指根据输入的像素级别的标签（语义标签图）,去生成与真实图片接近的“伪真实图”。该任务可用于图像编辑、图像渲染等场景。语义图像生成任务一般用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）来训练,其往往需要大量的参数和计算力。在GAN模型结构与参数量足够大的情况下,其生成图像的质量尚且可观。但是,当应用场景的硬件条件比较苛刻（比如,显存容量少、计算资源有限）时,如果简单地将模型的结构与参数量缩小,其生成图的质量会大打折扣。针对目前语义图像生成模型过大的问题,本文针对轻量级的语义图像生成模型展开了研究。本文提出了基于信息熵增与知识蒸馏结合的方法,将模型大大缩小,减少了参数量与计算量,并尽量保证生成图与原始模型的生成图质量保持一致。本文的主要创新点包括:1)从信息熵的角度来分析语义图像生成的过程,提出信息熵增的方法来改变语义图像生成输入的起始信息状态（由非0即1的状态改变为服从学习到的高斯分布的随机值）,使输入的语义信息更加丰富,提高输入的信息熵。2)将信息熵增与知识蒸馏有效结合,将学生网络的模型添加信息增益的模块,从教师网络中学习,生成的图像质量与教师网络接近,且模型大幅压缩,参数量和计算量是教师网络的近十分之一。本文在多个数据集上进行了多组实验,证明了本文提出的信息熵增思想的有效性和可靠性。学生网络不仅结构轻巧,且弥补了与教师网络的差距。
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