Abstrakt. I detta dokument föreslås Markovian Generative Adversarial Networks (MGN), en metod för att utbilda generativa neurala nätverk för effektiv textursyntes. Medan djupa neurala nätverk metoder nyligen har visat anmärkningsvärda resultat i termer av synteskvalitet, de fortfarande kommer till betydande beräkningskostnader (minuter av körtid för lågupplösta bilder). I vårt dokument behandlas denna effektivitetsfråga. I stället för en numerisk dekonvolution i tidigare arbete, vi precompute en feed forward, steged convolutional nätverk som fångar funktionen statistik av Markovian patcher och kan direkt generera utgångar av godtyckliga dimensioner. Sådana nätverk kan direkt avkoda brunt buller till realistisk struktur, eller bilder till konstnärliga målningar. Med kontradiktorisk träning får vi kvalitet jämförbar med de senaste metoderna för neural textursyntes. Eftersom ingen optimering krävs längre vid genereringstid, överträffar vår körtid prestanda (0,25M pixelbilder på 25Hz) tidigare neurala textursynteser med en betydande marginal (minst 500 gånger snabbare). Vi tillämpar denna idé på textursyntes, stil överföring och video stilisering.
Li och Wand REF föreslår en Markovian GAN för effektiv textursyntes.
Precomputed Real-Time Texture Synthesis with Markovian Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}