Conditional invertible neural networks for diverse image-to-image translation

We introduce a new architecture called a conditional invertible neural network (cINN), and use it to address the task of diverse image-to-image translation for natural images. This is not easily possible with existing INN models due to some fundamental limitations. The cINN combines the purely gener...

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Hauptverfasser:	Ardizzone, Lynton (VerfasserIn) , Kruse, Jakob (VerfasserIn) , Lüth, Carsten (VerfasserIn) , Bracher, Niels (VerfasserIn) , Rother, Carsten (VerfasserIn) , Köthe, Ullrich (VerfasserIn)
Dokumenttyp:	Article (Journal) Kapitel/Artikel
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	5 May 2021
In:	Arxiv Year: 2021, Pages: 1-15
DOI:	10.48550/arXiv.2105.02104
Online-Zugang:	Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: https://doi.org/10.48550/arXiv.2105.02104 Verlag, lizenzpflichtig, Volltext: http://arxiv.org/abs/2105.02104
Verfasserangaben:	Lynton Ardizzone, Jakob Kruse, Carsten Lüth, Niels Bracher, Carsten Rother, Ullrich Köthe

Conditional invertible neural networks for diverse image-to-image translation von Ardizzone, Lynton (VerfasserIn) , Kruse, Jakob (VerfasserIn) , Lüth, Carsten (VerfasserIn) , Bracher, Niels (VerfasserIn) , Rother, Carsten (VerfasserIn) , Köthe, Ullrich (VerfasserIn) ,

in: Pattern recognition, (2021), Seite 373-387

Kapitel/Artikel Konferenzschrift

Conditional invertible neural networks for diverse image-to-image translation

Conditional invertible neural networks for diverse image-to-image translation von Ardizzone, Lynton (VerfasserIn) , Kruse, Jakob (VerfasserIn) , Lüth, Carsten (VerfasserIn) , Bracher, Niels (VerfasserIn) , Rother, Carsten (VerfasserIn) , Köthe, Ullrich (VerfasserIn) ,

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