摘要：是一个全新的工具，旨在允许任何类型的图像变换的应用程序无关的训练。可能的应用包括着色，分割，线图画到图像，映射到卫星视图，风格化等。操作在两个方向上工作，因此通过正确训练的网络，可以从地图或从彩色分割的建筑立面生成合理的卫星视图。
Pix2pix是一个全新的工具，旨在允许任何类型的图像变换的应用程序无关的训练。所需要的是包含图像对A和B的数据集，并且可以训练网络以变换到任一方向。可能的应用包括着色，分割，线图画到图像，映射到卫星视图，风格化等。操作在两个方向上工作，因此通过正确训练的网络，可以从地图或从彩色分割的建筑立面生成合理的卫星视图。
1 使用GAN 根据线条画生成图片 pix2pix
https://github.com/affinelayer/pix2pix-tensorflow
2 https://github.com/leehomyc/High-Res-Neural-Inpainting
3 类似1 使用GAN
http://liipetti.net/erratic/2016/12/11/seeing-beoynd-the-edges-of-the-image/
Seeing beoynd the edges of the image
htoyrylaDecember 11, 2016neural networks
In an earlier post, http://liipetti.net/erratic/2016/11/25/imaginary-landscapes-using-pix2pix/, I experimented with pix2pix
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摘要：但图像翻译的意思是图像与图像之间以不同形式的转换。判别网络用损失函数和重建的图像很模糊，也就是说和并不能很好的恢复图像的高频部分图像中的边缘等，但能较好地恢复图像的低频部分图像中的色块。高频分量主要是对图像边缘和轮廓的度量。 1.介绍 图像处理、计算机图形学和计算机视觉中的许多问题都可以被视为将输入图像翻译成相应的输出图像。 翻译常用于语言之间的翻译，比如中文和英文的之间的翻译。但图像...
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