Den senaste tidens framsteg när det gäller djup discriminativ och generativ modellering har visat lovande resultat när det gäller textursyntes. Befintliga feed-forward-baserade metoder leder emellertid till effektivitetsvinster, som lider av många problem, såsom brist på allmängiltighet (dvs. bygga ett nätverk per struktur), brist på mångfald (dvs. alltid producera visuellt identisk produktion) och suboptimalitet (dvs. generera mindre tillfredsställande visuella effekter). I detta arbete fokuserar vi på att lösa dessa frågor för förbättrad textursyntes. Vi föreslår en djup generativ feed-forward nätverk som möjliggör effektiv syntes av flera texturer inom ett enda nätverk och meningsfull interpolation mellan dem. Samtidigt införs en rad viktiga tekniker för att uppnå bättre konvergens och mångfald. Med omfattande experiment, visar vi effektiviteten av den föreslagna modellen och tekniker för att syntetisera ett stort antal texturer och visa dess tillämpningar med stiliseringen.
För att kringgå denna fråga föreslår REF ett djupt generativt feed-forward-nätverk, som gör det möjligt att syntetisera flera texturer inom ett enda nätverk.
Diversified Texture Synthesis with Feed-Forward Networks
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}