論文の概要: Sketch-to-Art: Synthesizing Stylized Art Images From Sketches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12888v3
• Date: Fri, 2 Oct 2020 17:20:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 15:47:06.509428
• Title: Sketch-to-Art: Synthesizing Stylized Art Images From Sketches
• Title（参考訳）: Sketch-to-Art:スケッチからスタイリズドアートイメージを合成する
• Authors: Bingchen Liu, Kunpeng Song, Ahmed Elgammal
• Abstract要約: スケッチから完全に詳細なアートスティル化されたイメージを合成するための新しいアプローチを提案する。 スケッチ、セマンティックタグなし、特定のスタイルの参照イメージが与えられたモデルでは、色やテクスチャで意味のある詳細を合成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.75420342238983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new approach for synthesizing fully detailed art-stylized images from sketches. Given a sketch, with no semantic tagging, and a reference image of a specific style, the model can synthesize meaningful details with colors and textures. The model consists of three modules designed explicitly for better artistic style capturing and generation. Based on a GAN framework, a dual-masked mechanism is introduced to enforce the content constraints (from the sketch), and a feature-map transformation technique is developed to strengthen the style consistency (to the reference image). Finally, an inverse procedure of instance-normalization is proposed to disentangle the style and content information, therefore yields better synthesis performance. Experiments demonstrate a significant qualitative and quantitative boost over baselines based on previous state-of-the-art techniques, adopted for the proposed process.
• Abstract（参考訳）: スケッチから完全精細なアートスタイライゼーション画像を合成する新しい手法を提案する。 スケッチ、セマンティックタグなし、特定のスタイルの参照イメージを与えられたモデルは、色やテクスチャで意味のある詳細を合成することができる。 モデルは、3つのモジュールで構成されており、芸術的なスタイルのキャプチャと生成のために明示的に設計されている。 GANフレームワークに基づいて、コンテンツ制約(スケッチから)を強制するデュアルマスク機構を導入し、スタイル整合性(参照画像まで)を強化するために特徴マップ変換技術を開発した。 最後に、スタイルとコンテンツ情報を分離するためにインスタンス正規化の逆手順が提案され、より優れた合成性能が得られる。 実験では, 従来の最先端技術に基づいて, ベースラインの質的, 定量的な向上を実証し, 提案プロセスに適用した。

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