Den automatiska bildsyntesen har vuxit snabbt och de djupa nätverken har blivit mer och mer uttrycksfulla. Under de senaste åren har vi observerat bilder av siffror, inomhusscener, fåglar, stolar, etc. genereras automatiskt. Den uttrycksfulla kraften hos bildgeneratorer har också förstärkts genom att införa flera former av konditioneringsvariabler såsom objektnamn, meningar, avgränsande låda och nyckel-punkt platser. I detta arbete föreslår vi en ny djupt villkorad generativ kontrarioral nätverksarkitektur som tar sin styrka från den semantiska layouten och scenattributen integrerade som konditioneringsvariabler. Vi visar att vår arkitektur kan generera realistiska scenbilder utomhus under olika förhållanden, t.ex. Dagkväll, solig, med tydliga objektgränser.
I artikeln REF föreslås till exempel en CGAN-arkitektur som tar sin styrka från den semantiska layouten och scenattributen integrerade som konditioneringsvariabler, det visar att arkitekturen kan generera realistiska scenbilder utomhus under olika förhållanden, t.ex. Dag-natt, solig-foggy, med tydliga objekt gränser.
Learning to Generate Images of Outdoor Scenes from Attributes and Semantic Layouts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}