堆叠循环对抗网络提升高分辨率图像转换质量

堆叠循环一致对抗网络（SCANs）是一种创新的无监督图像到图像翻译方法，针对现有技术在处理高分辨率图像或跨领域显著差异，如Cityscapes数据集中的语义布局和自然图像转换时存在的挑战。传统的无监督图像翻译，如CycleGAN，通常依赖于周期一致性损失来确保输入和输出之间的转换是可逆的。然而，这些方法可能在生成高质量图像方面有所不足。 SCANs的核心在于将单一的图像翻译过程分解为多阶段的、逐层细化的变换，每个阶段专注于解决不同尺度和复杂度的问题。这种"粗到细"的策略有助于保留原始图像的内容结构，特别是在处理高分辨率图像时，能够生成更为逼真且细节丰富的结果。这种方法通过堆叠循环架构，使得网络能够逐步学习并适应输入图像的不同特征，同时更好地利用来自前一阶段的信息进行迭代优化。 设计上，SCANs引入了自适应融合块，这些模块允许网络在不同阶段之间动态地结合和融合信息，从而更好地整合和传递先前级的翻译结果。这种自适应性提高了网络的灵活性和翻译性能，尤其是在处理复杂的视觉转换任务时。 实验结果显示，与传统的单阶段无监督方法相比，SCANs在多个数据集上的表现显著优于后者，证明了其在图像到图像翻译任务中的优越性，特别是在图像质量和分辨率提升方面。堆叠循环一致对抗网络（SCANs）为无监督图像到图像翻译提供了一个强大而灵活的框架，它不仅提升了翻译质量，还为解决高分辨率和跨领域转换问题开辟了新途径。