Abstrakt. Nyligen, realistiska bildgenerering med hjälp av djupa neurala nätverk har blivit ett hett ämne i maskininlärning och datorseende. Bilder kan genereras på pixelnivå genom att lära sig av en stor samling bilder. Att lära sig att generera färgstarka tecknade bilder från svartvita skisser är inte bara ett intressant forskningsproblem, utan också en potentiell tillämpning i digital underhållning. I detta dokument undersöker vi problemet med bild-till-bild-syntesen genom att använda villkorliga generativa kontradiktoriska nätverk (cGN). Vi föreslår auto-painter modellen som automatiskt kan generera kompatibla färger för en skiss. Den nya modellen är inte bara kapabel att måla handritning skiss med ordentliga färger, men också gör det möjligt för användare att ange föredragna färger. Experimentella resultat på två skissdataset visar att auto-paintern presterar bättre än befintliga bild-till-bild-metoder.
AutoPainter REF föreslår att göra skiss-till-bild syntes med villkorliga GAN, men deras modell är utformad för tecknade bilder.
Auto-painter: Cartoon Image Generation from Sketch by Using Conditional Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}