基于多层次判别器的图像翻译模型

图像翻译是一类重要的视觉问题,其目标是学习两个视觉域之间的映射,同时保持原始结构或语义。图像翻译研究领域主要存在两个难点,一是缺少配对的图片训练集;二是很难由单个输入产生多种输出。基于解表示的图像翻译模型(DRIT)虽然同时解决这两个难点,但输出的结果显示仍然存在生成图像质量不佳的问题。造成输出质量不佳的一个原因是由于从判别器到生成器的梯度反向传播过程较长,使得训练初期生成器的梯度所包含信息量较少。在DRIT模型研究基础上,本文提出了一种基于多层次判别的多目标图像翻译模型,一定程度上解决了生成图像质量不佳的问题。我们的数值实验结果也表明了本文提出的多层次判别结构对输出质量的提高具有一定的帮助。