渐进式图像重构网络：像画画一样重构图像( 四 )_选自arXiv作者：ShengYou、NingYou、Mi

研究人员提出了一种通用的图像重构方法以展示仅根据二值稀疏边缘和平面颜色域重构的详细图像。受绘画过程启发，研究人员构建了基于生成对抗网络的框架，该框架由三个阶段组成：旨在初始化网络的模拟阶段、重构初始图像的生成阶段以及微调初始图像以生成最终详细输出的微调阶段。该框架允许模型根据稀疏输入信息生成大量高频细节。

研究人员还探讨了从图像中隐式分解样式潜在空间的缺陷，表明模型中显式的颜色域在可控制性和可解释性方面表现更好。在实验中，研究人员在重构真实图像以及将手绘草图转化为令人满意的图像方面都取得了突出结果。此外，在边缘到图像（E21）的转化任务中，研究人员构建的模型 PI-REC 成为目前定量和定性评估真实性和准确性的最佳方法。

PI-REC

本文的最终目的是仅根据二值稀疏边缘和颜色域重构逼真的图像。因此，研究人员提出了 PI-REC 模型架构，它由三个阶段构成：模拟阶段、生成阶段和微调阶段，这些阶段都仅用一个生成器和一个判别器。在训练期间，在同一个生成器上利用渐进策略可以减少时间成本和 RAM 内存成本。