基于通道分组注意力的无监督图像风格转换模型

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为了解决无监督图像风格转换模型输出结果的局部伪影和局部特征丢失问题,提出了一种基于通道分组注意力机制的图像风格转换模型。生成器部分采用通道分组注意力残差块,以增强生成器部分对于图像特征的提取以及有效特征的利用;鉴别器部分采用双鉴别器结构,利用增加的局部鉴别器增强对于生成图像细节的鉴别,利用多分辨率尺度的全局鉴别器增强生成图像的内容合理性与结构连贯性。实验结果表明:本模型比起BicycleGAN、MUNIT等模型不但体积更小,而且可以获得更高的NIMA美观度得分以及LPIPS多样性得分;在包装类产品的
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