动态感受野驱动的自适应多尺度图像转换提升技术

本文主要探讨的是"基于动态感受野的自适应多尺度信息融合的图像转换"这一主题。图像转换，作为图像生成的一种特殊形式，其核心在于将源图像转化为具有特定特征的目标图像，例如从草图生成逼真的图片。深度神经网络，尤其是深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)，在图像生成中扮演着重要角色，如Pix2pix模型，它通过增强编码器的结构，如跳跃连接，来提升图像转换的灵活性和生成图像的质量。 作者注意到，尽管已有研究集中在损失函数设计、生成机制优化和扩展生成目标上，但对生成器结构的改进仍有很大的潜力。为此，他们提出了选择性(卷积)核生成式对抗网络(SK-GAN)，这是一种创新的生成器设计，旨在通过避免额外的损失函数和超参数，直接生成高质量的图像。SK-GAN的关键创新在于其SKBlock，即选择性(卷积)核模块，它利用动态感受野机制，能够有效地融合上采样特征的多尺度信息，这使得生成器能够更好地适应特征尺度变化，超越了传统的固定感受野解码方式。 空间金字塔注意力池(SPAP)模块在文献[11]中被提及，它通过多级感受野和像素级自适应特征选择来捕捉图像的细节变化，已经在DCGAN和CycleGAN等模型中展现出优越性能。本文进一步发展了这种思想，将SPAP模块与SKBlock相结合，以实现更高效的信息融合，特别是在处理像草图到真实图像这样的转换任务时，引导图像的有效利用至关重要。 为了充分利用引导图像的信息，文献[10]提出了参数生成器(PG)，它能够根据引导图像的具体内容定制生成结果。这种方法强调了引导信息在生成过程中起到的指导作用，使得图像转换更加精确和符合用户预期。本文的核心贡献是通过自适应多尺度信息融合技术，结合动态感受野和选择性卷积核，设计出一种更为高效和灵活的图像转换方法，能够在多种图像转换任务中展现出卓越的性能。