Train post-processing with GAN | 使用生成对抗网络训练后处理

1 Post-Processing To Image to Image Translation 后处理到图片翻译 这次想做的是如何用神经网络来后处理。后处理是游戏中常见的一种图像效果,核心任务也就是把原始图片通过一些图片处理的手段,转化成另一种更好看的效果,常见的比如Bloom, LUT等等。而深度学习界最近出现的一个很热的话题就是图片翻译,如何从一张图片转化成另一张图片? 其实两者都是图片到图片的任务,但也有很大不同 通用性,后处理一般是精心设计的工程方法,适用于特定的任务;但是神经网络基本可以算是通用方法了,就目前来看几乎可以做任意domain图片的转化 性能,后处理对实时性要求很高,内存占用也不能太大。而神经网络没有个几GB的显存或者TPU就别想训练了。 本文这里是希望能否让通用性的神经网络以实时性能运行起来? 下图是训练的效果 ...
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