Figur 1: Bildgenerering från en enda träningsbild. Vi föreslår Singan-en ny villkorslös generativ modell tränad på en enda naturlig bild. Vår modell lär sig bildens patch statistik över flera skalor, med hjälp av en dedikerad multi-scale adversarial utbildningsprogram; det kan sedan användas för att generera nya realistiska bildprover som bevarar den ursprungliga patch distributionen samtidigt skapa nya objekt konfigurationer och strukturer. Vi introducerar SinGAN, en villkorslös generativ modell som kan läras av en enda naturlig bild. Vår modell är tränad att fånga den interna fördelningen av patcher i bilden, och kan sedan generera hög kvalitet, olika prover som bär samma visuella innehåll som bilden. Singan innehåller en pyramid av helt konvolutionella GANs, var och en ansvarig för att lära patchen distribution på en annan skala av bilden. Detta gör det möjligt att generera nya prover av godtycklig storlek och proportion, som har betydande variabilitet, men ändå behålla både den globala strukturen och de fina texturer av träningsbilden. I motsats till tidigare GAN-system med en enda bild är vårt tillvägagångssätt inte begränsat till texturbilder och är inte villkorligt (dvs. Det genererar prover från buller. Användarstudier bekräftar att de genererade proverna ofta är förvirrade för att vara verkliga bilder. Vi illustrerar nyttan av SinGAN i ett brett spektrum av bildmanipulation uppgifter.
Det arbete som är mest relevant för vår strategi är Singan REF som tränar en generativ modell för att utföra villkorslös bildgenerering på endast en bild.
SinGAN: Learning a Generative Model From a Single Natural Image
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}