Abstrakt. Realistisk bildmanipulation är utmanande eftersom det kräver att bildens utseende ändras på ett användarkontrollerat sätt, samtidigt som resultatets realism bevaras. Om inte användaren har betydande konstnärlig skicklighet, är det lätt att "falla av" den mångfald av naturliga bilder under redigering. I detta dokument föreslår vi att lära sig den naturliga bildgrenröret direkt från data med hjälp av ett generativt kontraversarialt neuralt nätverk. Vi definierar sedan en klass av bildredigeringsåtgärder, och begränsar deras utdata till att ligga på det lärda mångfaldiga hela tiden. Modellen justerar automatiskt utmatningen så att alla redigeringar hålls så realistiska som möjligt. Alla våra manipulationer uttrycks i termer av begränsad optimering och tillämpas i nära realtid. Vi utvärderar vår algoritm på uppgiften att realistiska fotomanipulering av form och färg. Den presenterade metoden kan vidare användas för att ändra en bild för att se ut som den andra, samt generera nya bilder från scratch baserat på användarens klotter.
Jun-Yan Zhu REF använde GAN som ett hinder för utmatningen av olika bildmanipuleringsåtgärder, för att se till att resultaten ligger på det lärda grenröret hela tiden.
Generative Visual Manipulation on the Natural Image Manifold
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}