생성 모델
Generative Models
GAN, VAE, Diffusion, Flow 등 데이터 생성에 관한 연구
11개 논문
20232편
20223편
CVPR 2022Oral12,000+
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
잠재 확산 모델을 이용한 고해상도 이미지 합성
Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik Lorenz et al. (2022)
arXiv5,000+
Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents
CLIP 잠재 변수를 이용한 계층적 텍스트 조건 이미지 생성
Aditya Ramesh, Prafulla Dhariwal, Alex Nichol et al. (2022)
NeurIPS 2022 Workshop5,000+
Classifier-Free Diffusion Guidance
분류기 없는 확산 가이던스
Jonathan Ho, Tim Salimans (2022)
20201편
20192편
CVPR 201912,000+
A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks
생성적 적대 신경망을 위한 스타일 기반 생성기 아키텍처
Tero Karras, Samuli Laine, Timo Aila (2019)
NeurIPS 20192,000+
Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2
VQ-VAE-2를 이용한 다양하고 고품질의 이미지 생성
Ali Razavi, Aaron van den Oord, Oriol Vinyals (2019)
20173편
ICML 201712,000+
Wasserstein GAN
바서슈타인 GAN
Martin Arjovsky, Soumith Chintala, Léon Bottou (2017)
CVPR 201720,000+
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
조건부 적대적 네트워크를 이용한 이미지-이미지 변환
Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou et al. (2017)
ICCV 201718,000+
Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
순환 일관성 적대적 네트워크를 이용한 비짝 이미지-이미지 변환
Jun-Yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola et al. (2017)