深度学习论文精读[GAN]：利用深度生成先验进行多用途图像修复与处理

笔者最近在集中时间学习对抗生成网络（GAN），特别是深度生成先验进行多用途图像修复与处理，需要对图像修复与处理经典论文进行回顾和精读。将从图像修复与处理的经典之作DGP《Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation》开始，重启精读之路。0.1元预约DGP论文直播直播结束后提供课件&代码数据集DGP提出了一种挖掘GAN中图像先验的方式，在多个任务上揭示了GAN作为一种通用图像先验的潜力。论文提出了同时插值隐变量和生成器的渐变式图像反演方法，可以应用于复杂图片的对抗防御，在实验中DGP所展现出的强大的像素间空间关系模拟能力也十分有趣。Deep generative prior的图像复原效果01深度生成先验深度图像先验DIP仅依靠输入图像的统计信息，无法应用于需要更一般的图像统计信息的任务，如图像上色和图像编辑。 ………………………………