High-Resolution Image Translation Model Based on Grayscale Redefinition

图像到图像的转换是一种技术，专注于在保持基本内容表示的同时将图像从一个领域转换到另一个领域。近年来，图像到图像的转换由于在计算机视觉和图像处理任务中的多样化应用而引起了重视，并取得了显着进展。在这项工作中，我们提出了一种创新的方法，用于不同领域之间的图像转换。对于高分辨率图像转换任务，我们使用灰度调整方法来实现像素级转换。对于其他任务，我们利用Pix2PixHD模型，采用粗到细的生成器、多尺度鉴别器和改进的损失来提高图像转换性能。另一方面，为了解决稀疏训练数据的问题，我们采用来自其他任务的模型权重初始化来优化当前任务的性能。

本论文旨在解决图像到图像翻译的问题，即在保留基本内容表示的同时将图像从一个域转换到另一个域。同时，论文还试图解决数据稀疏问题。

本论文提出了一种创新的图像翻译方法，包括使用灰度调整方法实现高分辨率图像翻译，使用Pix2PixHD模型和改进的损失函数实现其他任务的图像翻译，并采用从其他任务的模型权重初始化的方法来优化当前任务的性能。

本论文的亮点包括使用不同的方法解决不同的图像翻译任务，以及采用模型权重初始化方法解决数据稀疏问题。实验结果表明，该方法在各种图像翻译任务中均取得了优异的性能。

与本论文相关的研究包括CycleGAN、UNIT、MUNIT等图像到图像翻译模型。