Bildmålning är uppgiften att fylla i saknade regioner av en skadad eller ofullständig bild. I detta arbete tar vi itu med detta problem inte bara genom att använda tillgängliga visuella data utan också genom att integrera bildsemantik genom användning av generativa modeller. Vårt bidrag är tvåfaldigt: För det första lär vi oss ett datalatent utrymme genom att träna en förbättrad version av Wasserstein generativt kontraversarialt nätverk, för vilket vi införlivar en ny generator och discriminator arkitektur. För det andra kombineras den inlärda semantiska informationen med en ny optimeringsförlust för inpainting vars minimering innebär att det saknade innehållet betingas av tillgängliga data. Den tar hänsyn till kraftfullt kontextuellt och perceptuellt innehåll som är inneboende i själva bilden. Fördelarna inkluderar förmågan att återställa stora regioner genom att ackumulera semantisk information även om den inte är fullt närvarande i den skadade bilden. Experiment visar att den presenterade metoden ger kvalitativa och kvantitativa top-tier-resultat i olika experimentella situationer och också uppnår exakt fotorealism jämförbar med toppmoderna verk.
För att återställa stora saknade områden av en bild, Patricia et al. REF tar itu med problemet inte bara genom att använda tillgängliga visuella data utan också genom att dra nytta av generativa kontradiktoriska nätverk som innehåller bildsemantik.
Semantic Image Inpainting Through Improved Wasserstein Generative Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}