【摘 要】
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在研究生成对抗网络(GAN)生成动态图像时,经常出现前后帧图像内容中的部分物体颜色不一致和生成的细节不自然等问题。针对当前生成视频的不理想问题,采用的主要方案是分别对GAN网络中的生成器和判别器进行改进,具体表现在两个方面:一方面是在生成器中对视频的前景和背景分别建模,并且使用多重空间自适应归一化(Multi Spatially-Adaptive Normalization, M-SPADE)算法
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在研究生成对抗网络(GAN)生成动态图像时,经常出现前后帧图像内容中的部分物体颜色不一致和生成的细节不自然等问题。针对当前生成视频的不理想问题,采用的主要方案是分别对GAN网络中的生成器和判别器进行改进,具体表现在两个方面:一方面是在生成器中对视频的前景和背景分别建模,并且使用多重空间自适应归一化(Multi Spatially-Adaptive Normalization, M-SPADE)算法;另一方面是在判别器的选取上使用双视频判别器(DVD-GAN),然后在Kinetics-600数据集进行
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