Generativa kontradiktoriska nätverk [7] är en ny metod för att utbilda generativa datamodeller, som har visat sig fungera särskilt bra på bilddata. I det aktuella dokumentet introducerar vi en ny modell för textursyntes baserad på GAN-inlärning. Genom att utöka ingångsbullerdistributionsutrymmet från en enda vektor till en hel rumslig tensor skapar vi en arkitektur med egenskaper som är väl lämpade för uppgiften textursyntes, som vi kallar rumslig GAN (SGAN). Enligt vår kunskap är detta den första framgångsrika helt datadrivna struktursyntesmetoden baserad på GAN. Vår metod har följande funktioner som gör det till en toppmodern algoritm för textursyntes: hög bildkvalitet av de genererade texturer, mycket hög skalbarhet w.r.t. utdatastruktur storlek, snabb realtid framåt generation, förmågan att sammansmälta flera olika källbilder i komplexa texturer. För att illustrera dessa funktioner presenterar vi flera experiment med olika klasser av texturbilder och använder fall. Vi diskuterar också några begränsningar av vår metod med avseende på de typer av texturbilder den kan syntetisera, och jämföra den med andra neurala tekniker för texturgenerering. En struktur kan definieras som en bild som innehåller upprepade mönster med en viss mängd slumpmässighet. Mer formellt är en struktur ett förverkligande av en stationär ergodisk stokastisk process [6]. Målet med visuell texturanalys är att härleda en genereringsprocess från en exempelstruktur, som sedan gör det möjligt att generera godtyckligt många nya prover av den textur - därav utför textursyntes. Framgång i denna uppgift bedöms främst av visuell kvalitet och närhet till den ursprungliga strukturen som uppskattats av mänskliga observatörer, men också av andra kriterier som kan vara tillämpningsspecifika [17], t.ex. Hastigheten för analys och syntes, förmåga att generera olika texturer av godtycklig storlek, förmågan att skapa smidigt morferande texturer. Metoder för att göra detta faller inom två breda kategorier. Icke-parametriska tekniker omprovar pixlar [3] eller hela fläckar [2] från exempeltexturer, som på ett effektivt sätt randomiserar den ingående texturen på ett sätt som bevarar dess visuella perceptuella egenskaper. De kan producera högkvalitativa bilder, men har två nackdelar: (i) de inte "lär" några modeller av de texturer av intresse, men bara beställa inmatningen textur med hjälp av lokal likhet, och (ii) de kan vara tidskrävande när stora texturer bör syntetiseras på grund av alla sökrutiner inblandade. Det finns metoder för att påskynda exempelbaserade tekniker [17], men detta kräver komplicerade algoritmer.
I REF föreslås att man använder ett rumsligt GAN-värde genom att utvidga det ingående bullerfördelningsutrymmet så att det passar till texturgenereringsuppgiften.
Texture Synthesis with Spatial Generative Adversarial Networks
{'venue': 'NIPS 2016 adversarial learning workshop, Barcelona, Spain', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}