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基于受限样本的图像转换方法研究的任务书
任务书
一、任务背景
图像转换（imagetranslation）是指将一张图像转换成另一张图像的过程。这样的技术在计算机视觉、图形学、多媒体等领域都有广泛的应用。现今，图像转换已广泛被应用于视频同步、图像编辑、人脸识别等应用领域，如StyleGAN。
然而，现有的图像转换技术还存在一些问题。传统的基于对抗生成网络（GAN）的图像转换技术（如CycleGAN、StarGAN等）都是基于无监督学习，只需要一个输入输出图像对就可以进行图像转换，但是这种方法存在一些问题：（1）生成的结果通常不具备可解释性（interpretability），难以以人类可读的方式来解释其中的含义；（2）生成结果往往存在一些不现实的地方，比如生成人像时，面部表情或者眼睛的形状不真实。而且，这些方法还需要大量的训练数据集来确保其性能。
因此，为了解决这些问题，需要一种新的图像转换技术。在近年来的研究中，基于受限样本（restrictedsamples）的图像转换方法逐渐被学者们所关注。这种方法对生成过程进行了约束，避免了生成不现实的结果，同时也可以增加生成结果的可解释性和多样性。
为此，本任务书将研究基于受限样本的图像转换方法，并探究其在人脸属性转换和人脸重建方面的应用。
二、任务描述
1.研究基于受限样本（restrictedsamples）的图像转换方法，探究其原理和基本实现流程。从理论和实践两个方面进行深入研究，并形成详细的研究报告。
2.基于已有数据集，利用研究到的算法，实现人脸属性转换的任务。探究不同属性之间的转换效果，并从可解释性和结果真实性两个角度对结果进行评测。
3.基于已有数据集，利用研究到的算法，实现人脸重建的任务。在给定的人脸图像上添加一些噪音和扰动，然后通过重建算法来还原出原始人脸图像。需要从重建效果的真实性和准确性两个角度对结果进行评测。
4.对于步骤2和步骤3产生的结果进行分析和总结。对于人脸属性转换任务和人脸重建任务中需要注意的问题和优化方向进行总结和给出建议。
三、任务要求
1.熟悉深度学习、计算机视觉、图形学等相关领域的知识和技能，具备数据分析、算法设计和软件开发能力。
2.熟练掌握Python编程语言和深度学习框架TensorFlow或PyTorch。
3.具备深度学习实验的能力，熟练使用GPU并行计算。
4.具备较好的英文阅读和写作能力，能够阅读和理解与任务相关的论文和文献。
四、任务计划
1.第1-2周，对任务进行准备。研究相关的文献，了解基于受限样本的图像转换方法，并学到其原理和关键技术。
2.第3-4周，研究人脸属性转换的任务。利用已有数据集实现基于受限样本的图像转换之后，对不同的属性转换效果进行评测和分析，并提出优化方案。
3.第5-6周，研究人脸重建的任务。在此基础上，实现人脸重建任务，并进行实验分析。
4.第7-8周，深入分析和总结实验结果。对于人脸属性转换任务和人脸重建任务中需要注意的问题和优化方向进行总结和给出建议。
五、成果要求
1.研究报告，包括实验流程、原理、实验结果、问题与讨论等。
2.数据集，包括用于人脸属性转换和人脸重建的数据集。
3.实验代码，包括研究到的算法和实验代码。
4.研究成果撰写的论文，要求满足一定的学术规范。
六、参考文献
1.Zhu,J.Y.,Park,T.,Isola,P.,&Efros,A.A.(2017).UnpairedImage-to-ImageTranslationusingCycle-ConsistentAdversarialNetworks.ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),2017,2223-2232.
2.Choi,Y.,Choi,M.,Kim,M.,Kim,J.W.,Ha,J.W.,&Kim,S.(2018).StarGAN:UnifiedGenerativeAdversarialNetworksforMulti-DomainImage-to-ImageTranslation.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2018,8789-8797.
3.Huang,X.,Liu,M.Y.,Belongie,S.,&Kautz,J.(2018).MultimodalUnsupervisedImage-to-ImageTranslation.ProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV),2018,172-189.
4.Huh,M.,Liu,M.Y.,