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利用可微分的照片编辑模型,从无对应图像数据集中学习使用 GAN 和 RL 的无限分辨率图像处理。

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工具介绍

利用可微分的照片编辑模型,从无对应图像数据集中学习使用 GAN 和 RL 的无限分辨率图像处理。

暴露:

一个白盒照片后期处理框架

ACM Transactions on Graphics (在 SIGGRAPH 2018 上展示)

袁明虎1,2, 何昊1,2, 徐晨曦1,3, 王宝元1, 林斯蒂芬1

[论文] [PDF 幻灯片] [带注释的 PDF 幻灯片] [SIGGRAPH 2018 快速前进]

1微软研究院 2麻省理工学院 CSAIL 3北京大学

更改日志:

2018 年 7 月 9 日: 进行了小幅改进。
2018 年 5 月 20 日: 纳入了用户研究 UI。
2018 年 5 月 13 日: 进行了小幅改进。
2018 年 3 月 30 日: 添加了使用 Adobe Lightroom 编制训练数据的说明。
2018 年 3 月 26 日: 更新了 MIT-Adobe FiveK 数据集和对 8 位 jpg 和 png 图像的处理。
2018 年 3 月 9 日: 完成了代码清理。上传了代码和一些说明。
2018 年 3 月 1 日: 添加了一些图像。

使用预训练模型

python3 evaluate.py example pretrained models/sample_inputs/*.tif
结果将生成在 outputs/ 中

Issues· 25 开放

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> 标签

Pythoncomputational-photographydeep-learninggangenerative-adversarial-network

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日

最后更新2026年9月17日

分类编程语言

定价开源

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