Djupa generativa modeller har visat stor prestanda i bildsyntesen. Resultaten försämras dock vid rumsliga deformationer, eftersom de genererar bilder av objekt direkt, snarare än att modellera det invecklade samspelet mellan deras inneboende form och utseende. Vi presenterar ett villkorligt U-Net [30] för formstyrd bildgenerering, beroende på utdata från en variationell autoenkoder för utseende. Inflygningen är tränad end-to-end på bilder, utan att kräva prover av samma objekt med varierande pose eller utseende. Experiment visar att modellen möjliggör villkorlig bildgenerering och överföring. Därför, antingen form eller utseende kan behållas från en frågebild, medan fritt ändra den andra. Dessutom kan utseendet provtas på grund av dess stokastiska latent representation, samtidigt som formen bevaras. I kvantitativa och kvalitativa experiment på COCO [20], DeepFashion [21, 23], skor [43], Market-1501 [47] och handväskor [49] visar metoden betydande förbättringar jämfört med den senaste tekniken.
I REF föreslår författarna ett varierat U-Net för villkorlig bildgenerering.
A Variational U-Net for Conditional Appearance and Shape Generation
{'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']}