Detta papper studerar en kombination av generativa Markov slumpmässiga fält (MRF) modeller och discriminativt tränade djupa konvolutionala neurala nätverk (dCNNs) för synthesizing 2D bilder. Den generativa MRF verkar på högre nivåer av en dCNN-funktionspyramid och styr bildlayouten på en abstrakt nivå. Vi tillämpar metoden på både fotografiska och icke-fotorealistiska (konstverk) syntesuppgifter. MRF regularizer förhindrar överexcitation artefakter och minskar osannolika funktion blandningar vanliga till tidigare dCNN inversion metoder, tillåter syntetisering fotografiskt innehåll med ökad visuell rimlighet. Till skillnad från standard MRF-baserad textursyntes kan det kombinerade systemet både matcha och anpassa lokala funktioner med stor variation, vilket ger resultat långt utom räckhåll för klassiska generativa MRF-metoder.
En kombination av generativa Markov slumpmässiga fält (MRF) modeller och djupa konvolutionella neurala nätverk har använts för uppgiften att syntetisera innehållet i fotografier och konstverk REF.
Combining Markov Random Fields and Convolutional Neural Networks for Image Synthesis
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}