Какая модель GAN лучше всего подходит для создания изображений бороды и no_beard с парным набором данных

Question

Я довольно новичок в GAN и не знаю, какая модель GAN подойдет лучше всего для этого варианта использования:

У меня есть набор данных, который содержит пару изображений людей с NO_BEARD и BEARD.

Я хочу обучить GAN с этими сопряженными изображениями, и в конце я хочу передать NN входным изображением и хочу сгенерированное выходное изображение.

Я думаю, что это может быть трансляция изображения в изображение GAN или CycleGAN для этой цели.

Answer 1

CycleGAN - это хороший выбор, но причина, по которой показывается cycanGAN, заключается в том, что парные данные не всегда можно собрать. Если вы используете это, вы будете без необходимости обучать модель, которая должна будет выучить перевод A-> B, а также B-> перевод, если вы не хотите, чтобы он изучал перевод B-> A. Поскольку у вас есть парные данные, я бы предложил вам использовать pix2pix GAN. Вы можете оформить заказ в этом репозитории github .

Answer 2

Вот ссылка на современные модели для перевода изображения imageii. CycleGan может быть самым известным и простым в использовании.