Generative Model & Super Resolution

0.기술:한 장의 사진에서 약간의 업데이트만으로 우수한 해상도 복원 성능1.Transfer learning: 수많은 외부 사진으로 부터 학습된 특정 정보 활용2.Meta-learning: 다양한 커널에 대해 빠르게 적응할 수 있다3.연구 배경(이전 기술들의 특징 및 과

정의 :다중 도메인에서의 효율적인 imgage to image translation 네트워크생성모델 (Generative Models):실존하지 않지만 있을 법한 이미지를 생성할 수 있는 모델학습시키기(Generative Adversarial NetworksGAN):생

눈문링크: 링크텍스트 코드링크: 링크텍스트

논문 링크:링크텍스트고화질 이미지 생성에 적합한 아키텍처 PGGAN 베이스라인 아키텍쳐 성능 향상Disentanglement 특성 향상고해상도 얼굴 데이터셋(FFHQ) 발표

반복형iter() 내장 함수가 반복자를 가져올 수 있는 모든 객체와 반복자를 반환하는 iter() 메서드를 구현하는 객체는 반복형으로 0에서 시작하는 인덱스를 받는 .getitem() 메서드를 구현하는 객체인 시퀀스반복형과 반복자의 관계를 명확히 하는 것이 중요하고 파