Abstrakt. I denna uppsats undersöker vi bildgenerering guidad av handskiss. När indata skissen är dåligt ritad, resultatet av vanliga bild-till-bild översättning följer inmatningskanterna på grund av det svåra tillstånd som införts av översättningsprocessen. Istället föreslår vi att skissen används som svag begränsning, där utgångskanterna inte nödvändigtvis följer inmatningskanterna. Vi tar itu med detta problem med hjälp av en ny gemensam bildkompletteringsmetod, där skissen ger bilden sammanhang för att slutföra, eller generera utdatabilden. Vi utbildar ett genererat kontradiktoriskt nätverk, dvs. kontextuellt GAN för att lära sig den gemensamma fördelningen av skiss och motsvarande bild genom att använda gemensamma bilder. Vår kontextuella GAN har flera fördelar. För det första möjliggör den enkla gemensamma bildrepresentationen enkel och effektiv inlärning av gemensam distribution i samma bild-sketch utrymme, vilket undviker komplicerade frågor i crossdomain lärande. För det andra, medan utdata är relaterad till sin indata övergripande, de genererade funktionerna uppvisar mer frihet i utseendet och inte strikt anpassa sig till indatafunktioner som tidigare villkorliga GAN gör. För det tredje, ur den gemensamma bildens synvinkel, är bild och skiss ingen skillnad, vilket innebär att exakt samma djupa gemensamma bildkomplettering nätverk kan användas för bild-till-sketch generation. Experiment utvärderade på tre olika dataset visar att vår kontextuella GAN kan generera mer realistiska bilder än toppmoderna villkorade GAN på utmanande indata och generalisera väl på gemensamma kategorier.
För att ta itu med detta problem, Lu et al. REF införde kontextuell GAN för bildgenerering från handskiss.
Image Generation from Sketch Constraint Using Contextual GAN
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}