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  • Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks(使用循环一致的敌对网络进行不成对的图像到图像转换)

    作者:朱俊彦,朱俊彦博士是计算机图形学领域现代机器学习应用的开拓者。他的论文可以说是第一篇用深度神经网络系统地解决自然图像合成问题的论文。因此,他的研究对这个领域产生了重大影响。他的一些科研成果,尤其是 CycleGAN,不仅为计算机图形学等领域的研究人员所用,也成为视觉艺术家广泛使用的工具。计算机图形顶级会议 ACM SIGGRAPH 2018 即将于 8 月 12-16 日在加拿大温哥华举行。在大会开始前,部分奖项结果已经揭晓。朱俊彦获得了大会的最佳博士论文奖。GAN之父Ian Goodfellow在推特上对其获奖表示了祝贺。2018 年,他还获得了UC Berkeley颁发的 David J. Sakrison Memorial Prize,以及英伟达的 Pioneer Research Award。

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