Vi presenterar en ny CNN-baserad bildredigeringsmetod som gör det möjligt för användaren att ändra den semantiska informationen för en bild över en användarspecifik region. Vår metod gör detta möjligt genom att kombinera idén om flerfaldig projektion med rumsliga villkorad batch normalisering (sCBN), en version av villkorlig batch normalisering med användare specificerbara rumsliga viktkartor. Med sCBN och flerfaldig projektion, låter vår metod användaren utföra (1) rumslig klass översättning som ändrar klassen av ett objekt över en godtycklig region av användarens val, och (2) semantisk transplantation som transplanterar semantisk information som finns i en godtycklig region av referensbilden till en godtycklig region i målbilden. Dessa två omvandlingar kan användas samtidigt, och kan förverkliga en komplex sammansatt bildredigering uppgift som "ändra näsan på en beagle till en bulldog, och öppna munnen". Användaren kan också använda vår metod med intuitiva kopierings-paste-stil manipulationer. Vi visar kraften i vår metod på olika bilder. Koden kommer att finnas tillgänglig på https://github. Com/pfnet-forskning/Neural-collage.
Neural Collage REF gör det möjligt för användare att ändra egenskaperna hos en bild (t.ex. ändra rasen av hund, färg på kronblad).
Collaging on Internal Representations: An Intuitive Approach for Semantic Transfiguration.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}