....................................... Exempel på två extremt utmanande icke-stationära texturer (medelkolonn), syntetiserade med vår metod (vänster och höger). Observera att vår metod lyckas reproducera och utvidga den globala struktur och de trender som finns i input exemplars. Den verkliga världen uppvisar ett överflöd av icke-stationära texturer. Exempel är texturer med storskaliga strukturer, samt rumsliga varianter och inhomogena texturer. Även om befintliga exempelbaserade textursyntesmetoder kan klara av stationära texturer, utgör icke-stationära texturer fortfarande en betydande utmaning, som fortfarande är olösta. I detta dokument föreslår vi en ny strategi till exempel för icke-stationär struktursyntes. Vårt tillvägagångssätt använder ett generativt kontraversarialt nätverk (GAN), tränat för att fördubbla den rumsliga omfattningen av texturblock extraherade från en specifik textur exemplar. När den är tränad, kan den helt konvolutionella generatorn expandera storleken på hela exemplar, liksom någon av dess underblock. Vi visar att detta konceptuellt enkla tillvägagångssätt är mycket effektivt för att fånga stora strukturer, liksom andra icke-stationära attribut av indata exempel. Som ett resultat, det kan hantera utmanande texturer, som, enligt vår kunskap, ingen annan befintlig metod kan hantera.
I REF, Zhou et al. föreslog en modern generativ metod för att fördubbla den rumsliga omfattningen av det givna inmatningsplåstret genom att injicera nyare texturinnehåll.
Non-stationary texture synthesis by adversarial expansion
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}