Abstrakt. Realistisk bildmanipulation är utmanande eftersom det kräver att bildens utseende ändras på ett användarkontrollerat sätt, samtidigt som resultatets realism bevaras. Om inte användaren har betydande konstnärlig skicklighet, är det lätt att "falla av" den mångfald av naturliga bilder under redigering. I detta dokument föreslår vi att lära sig den naturliga bildgrenröret direkt från data med hjälp av ett generativt kontraversarialt neuralt nätverk. Vi definierar sedan en klass av bildredigeringsåtgärder, och begränsar deras utdata till att ligga på det lärda mångfaldiga hela tiden. Modellen justerar automatiskt utmatningen så att alla redigeringar hålls så realistiska som möjligt. Alla våra manipulationer uttrycks i termer av begränsad optimering och tillämpas i nära realtid. Vi utvärderar vår algoritm på uppgiften att realistiska fotomanipulering av form och färg. Den presenterade metoden kan vidare användas för att ändra en bild för att se ut som den andra, samt generera nya bilder från scratch baserat på användarens klotter.
Detta gör det möjligt för genererade bilder att hålla sig nära det stora antalet naturliga bilder REF.
Generative Visual Manipulation on the Natural Image Manifold
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}