小波相位扩散用于仿真到真实图像转换
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小波相位扩散用于仿真到真实图像转换
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AI 综述
Kaiwen Wang等作者提出 Wavelet Phase Diffusion(ψ-PD)方法,用于仿真到真实的图像翻译。该方法通过双树复小波包变换,在局部化的小波包域注入相位,以避免傅里叶域全局频谱耦合导致的振铃与边界泄漏;作者还引入低频随机化(LFR),用来解耦合成光照先验。 上述效果与机制出自作者在论文中的表述,尚未见独立验证。报道未给出该方法在具体数据集上的量化结果或对比结论。
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最新进展10月28日 12:00
Wavelet Phase Diffusion:用双树复小波包变换实现结构与语义一致的仿真到真实图像翻译报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AIWavelet Phase Diffusion:用双树复小波包变换实现结构与语义一致的仿真到真实图像翻译
Wavelet Phase Diffusion(ψ-PD)通过双树复小波包变换在局部化小波包域注入相位,避免傅里叶域全局频谱耦合导致的振铃与边界泄漏,并用低频随机化(LFR)解耦合成光照先验。
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