Abstrakt. Nuvarande generativa ramar använder end-to-end-lärande och genererar bilder genom provtagning från enhetlig bullerfördelning. Dessa metoder bortser dock från den mest grundläggande principen för bildbildning: bilder är en produkt av: a) Struktur: den underliggande 3D-modellen; b) Stil: den textur som kartlagts på struktur. I detta dokument, vi faktorisera bildgenereringsprocessen och föreslå stil och struktur Generative Adversarial Network (S 2 -GAN). Vår S 2-GAN har två komponenter: Struktur-Gan genererar en yta normal karta; Style-Gan tar ytan normal karta som ingång och genererar 2D-bilden. Bortsett från en verklig vs. genererad förlustfunktion, använder vi en ytterligare förlust med beräknade ytnormaler från genererade bilder. De två GANs tränas först självständigt, och sedan slås ihop via gemensamt lärande. Vi visar vår S 2-GAN modell är tolkningsbar, genererar mer realistiska bilder och kan användas för att lära sig oövervakade RGBD representationer.
S 2 -GAN REF faktoriserar bildgenereringsprocessen i stil och strukturkomponenter.
Generative Image Modeling using Style and Structure Adversarial Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}