....................................... Med TextureGAN kan man skapa nya fall av vanliga objekt från handritade skisser och enkla texturplåster. Nu kan du vara din egen modeguru! Översta raden: Sketch med texturplåster överlagt. Nedre raden: Resultat från TextureGAN. I den här artikeln undersöker vi djupbildssyntesen styrd av skiss, färg och textur. Tidigare bildsyntesmetoder kan styras av skiss och färgdrag men vi är först med att undersöka texturkontroll. Vi tillåter en användare att placera en textur patch på en skiss på godtyckliga platser och skalor för att kontrollera önskad utdatastruktur. Vårt generativa nätverk lär sig att syntetisera objekt som överensstämmer med dessa texturförslag. För att uppnå detta utvecklar vi en lokal texturförlust utöver kontradiktorisk och innehållsförlust för att träna det generativa nätverket. Vi utför experiment med hjälp av skisser genererade från verkliga bilder och texturer provtagna från en separat texturdatabas och resultat visar att vår föreslagna algoritm kan generera trovärdiga bilder som är trogna användarkontroller. Ablationsstudier visar att vår föreslagna pipeline kan generera mer realistiska bilder än att anpassa befintliga metoder direkt.
REF lärde sig att syntetisera objekt som överensstämmer med texturförslag.
TextureGAN: Controlling Deep Image Synthesis with Texture Patches
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}