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现有跨域图像生成算法通常要求用户提供成对数据,且生成能力有限,往往仅支持一对一的跨域图像生成.针对以上问题,提出了一种跨域变分对抗自编码器框架,在不提供任何成对数据的前提下,实现了跨域图像的一对多连续变换.假定来自不同域的图像共享相同的内容属性,且拥有独立的风格属性,则跨域图像一对多连续变换问题可转换为图像内容属性和风格属性的解耦、编码、拟合和跨域拼接.首先利用编码器解耦建立跨域数据的内容编码和风格编码;然后利用对抗操作和变分操作分别去拟合图像的内容编码和风格编码;最后通过拼接单域图像的内容编码和风格编码实现图像重构,通过交叉拼接不同域的内容编码和风格编码得到跨域图像的一对多连续变换.在标准数据集MNIST和SVHN上进行的有监督跨域图像生成结果同时满足真实性和多样性,且在分类准确率和域自适应性的定量评价中优于其他跨域图像生成算法;在人脸数据集NIR-VIS和草图数据集Edges-Shoes上实现了无监督跨域图像一对一生成,其可视化结果充分说明了生成图像的特征分布和源特征分布的一致性.以上实验全面验证了变分对抗自编码器框架的可行性和有效性. 相似文献
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