基于非对称卷积块和多尺度融合判别的图像转换

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在图像转换过程中往往会出现图像模糊,细节丢失的问题,针对这些问题,文章设计了一种新的图像转换模型,用来减少图像模糊、丢失问题。文章在生成器中引入非对称卷积块,增强特征提取,通过上采样增加细节信息,判别器中使用一种新的多尺度融合方法,增加对前层信息的判别,提高图像转换的质量,通过实验表明,在不同的图像转换方法中,本文在定量和定性上都有明显优势。
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