Nyligen gjorda framsteg i generativa kontrariska nätverk (GAN) har visat stora möjligheter i realistisk bildsyntes medan de flesta befintliga verk behandlar syntesrealism i antingen utseende utrymme eller geometri utrymme men få i båda. Detta papper presenterar en innovativ Spatial Fusion GAN (SF-GAN) som kombinerar en geometri synthesizer och en utseende synthesizer för att uppnå syntes realism i både geometri och utseende utrymmen. Geometrisyntesen lär sig kontextuella geometrier av bakgrundsbilder och omvandlar och placerar förgrundsobjekt till bakgrundsbilder enhälligt. Utseendet synthesizer justerar färg, ljusstyrka och stilar av förgrundsobjekt och inbäddar dem i bakgrundsbilder harmoniskt, där ett guidat filter introduceras för detaljbevarande. De två synthesizers är sammankopplade som ömsesidiga referenser som kan tränas end-to-end utan övervakning. SF-GAN har utvärderats i två uppgifter: (1) realistisk scentextbildsyntes för utbildning av bättre igenkännande modeller; (2) glas och hatt bär för realistiska matchande glasögon och hattar med verkliga porträtt. Kvalitativa och kvantitativa jämförelser med den senaste tekniken visar den föreslagna SF-GAN:s överlägsenhet.
I REF, Zhan et al. presentera en rumslig fusion GAN som kombinerar en geometri synthesizer och en utseende synthesizer för att uppnå syntes realism i både geometri och utseende utrymmen.
Spatial Fusion GAN for Image Synthesis
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}