伯克利AI實驗室新論文：沒有成對訓練數據也能做圖像風格轉換

本文來自AI新媒體量子位（QbitAI） 圖片造假技術一直是計算機視覺研究的一個重點（大誤）。 其實我們要說的，是圖片風格的變換。要訓練神經網絡完成這種轉換，通常需要一個包含成對圖片的訓練集，然而，成對的訓練數據很難找。 加州大學伯克利分校人工智能實驗室（BAIR）的 副教授Alexei A. Efros和他的博士生Jun-Yan Zhu、Taesung Park，博士後Phillip Isola

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