Detta dokument introducerar en ny metod för textursyntes baserad på generativa kontrariska nätverk (GAN) (Goodfellow et al., 2014). Vi utökar strukturen för den ingående bullerfördelningen genom att konstruera tensorer med olika typer av dimensioner. Vi kallar denna teknik Periodisk rumslig GAN (PSGAN). PSGAN har flera nya förmågor som överträffar den senaste tekniken inom textursyntes. Först kan vi lära oss flera texturer från datauppsättningar av en eller flera komplexa stora bilder. För det andra visar vi att bildgenereringen med PSGANS har egenskaper hos ett texturrör: vi kan smidigt interpolera mellan prover i det strukturerade bullerutrymmet och generera nya prover, som ligger perceptuellt mellan texturerna i den ursprungliga datauppsättningen. Dessutom kan vi också exakt lära oss periodiska texturer. Vi gör flera experiment som visar att PSGANs flexibelt kan hantera olika textur- och bilddatakällor. Vår metod är mycket skalbar och kan generera utdatabilder av godtycklig stor storlek.
Bergmann m.fl. REF förbättrade SGAN genom att införa Periodic Spatial GAN (PS-GAN) modell.
Learning Texture Manifolds with the Periodic Spatial GAN
{'venue': 'Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, Sydney, Australia, 2017. JMLR: W&CP. Copyright 2017 by the author(s)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}