VALSE 论文速览 第05期：CoCosNet v2：基于样例图像的高清图像翻译网络 ...

论文题目：CoCosNet v2：基于样例图像的高清图像翻译网络

作者列表：周星然 (浙江大学, MSRA实习生), 张博 (MSRA), 张婷 (MSRA), 张攀 (中科大, MSRA联合培养博士), 鲍建敏 (MSRA), 陈栋 (MSRA), 张仲飞 (浙江大学), 闻芳 (MSRA)

B站观看网址：

https://www.bilibili.com/video/BV1YQ4y1f7rE/

复制链接到浏览器打开或点击阅读原文即可跳转至观看页面。

论文摘要：

在我们先前提出的CoCosNet工作中，算法按照用户给定样例生成多模态结果， 解决了图像生成过程中风格精细控制的难题，在一系列图片翻译任务中取得大幅领先的生成质量。遗憾的是由于较大的计算内存开销，这个方法并不能很好的拓展到高清图生成。我们近期提出CoCosNet v2, 借鉴了PatchMatch的思想，充分利用了自然图片特征空间局部连续的特点，用迭代的方法来换取内存开销，实现了在原高清分辨率下高效近似注意力（attention）机制。实验表明，CoCosNet v2 在多个数据集可以取得大幅领先的视觉效果，且高清图的过程中风格精确可控。

论文信息：

[1] Zhou, Xingran, et al. "CoCosNet v2: Full-Resolution Correspondence Learning for Image Translation." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021.

论文链接：

[https://arxiv.org/abs/2012.02047]

论文代码：

[https://github.com/microsoft/CoCosNet-v2]

视频讲者简介：

张博，微软亚洲研究院(MSRA)计算视觉组研究员。博士毕业于香港科技大学，2019年加入MSRA。研究方向为，计算机视觉，生成模型与计算成像。

个人主页：

https://bo-zhang.me

特别鸣谢本次论文速览主要组织者：

月度轮值AC：王栋 (大连理工大学)、王鹤 (北京大学)

季度责任AC：王兴刚 (华中科技大学)