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并使用Learned Perceptual Image Patch Similarity来评估生成图像之间的风格差异性，数值越高代表多个生成图像之间越多样。








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另外还选取了20位20-35岁的测试者进行A/B测试，询问他们不同算法生成的图像中哪张最符合真实照片的特征以及参考图像的风格，统计结果也是AniGAN得分最高。








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作者团队
本论文第一作者李冰，2016年中国科学院博士毕业，现在阿卜杜拉国王科技大学可视计算中心做博士后研究员。








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团队其他成员分别来自字节跳动、中国台湾国立清华大学与深圳大学。
参考链接：
[1]https://arxiv.org/abs/2102.12593

— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
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