X-GANs 论文阅读记录

概述

包括图像重建和图像去噪在内的图像重建在图像计算领域内是一项极具挑战性的问题。本文提出了一种新的名为X-GANs的条件GAN变种的网络结构针对任意缺失的原图像进行重建。本文提出了一种新的生成器模型和一个多尺度的判别器，除了添加了对抗损失，本文也加入了基于VGG的感知损失，以及基于图像特征分析进行一个对应点损失。本文提出的GAN网络能够适用于多种类型的图像重建问题，甚至对于极端图像损失也有较好的效果。本文显著的提高了图像的重建精度和准确度。本文的方法也可以扩展到处理高比率图像压缩。