Rethinking cross-domain semantic relation for few-shot image generation

Training well-performing Generative Adversarial Networks (GANs) with limited data has always been challenging. Existing methods either require sufficient data (over 100 training images) for training or generate images of low quality and low diversity. To solve this problem, we propose a new Cross-do...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Applied intelligence (Dordrecht, Netherlands) Jg. 53; H. 19; S. 22391 - 22404
Hauptverfasser: Gou, Yao, Li, Min, Lv, Yilong, Zhang, Yusen, Xing, Yuhang, He, Yujie
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Springer US 01.10.2023
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:0924-669X, 1573-7497
Online-Zugang:Volltext
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