論文の概要: SketchyCOCO: Image Generation from Freehand Scene Sketches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02683v5
• Date: Tue, 7 Apr 2020 10:15:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 07:18:13.231178
• Title: SketchyCOCO: Image Generation from Freehand Scene Sketches
• Title（参考訳）: SketchyCOCO: フリーハンドシーンからの画像生成
• Authors: Chengying Gao, Qi Liu, Qi Xu, Limin Wang, Jianzhuang Liu, Changqing Zou
• Abstract要約: 本稿では,シーンレベルのフリーハンドスケッチから画像の自動生成手法を提案する。 主要なコントリビューションは、EdgeGANと呼ばれる属性ベクトルをブリッジしたGeneversarative Adrial Networkである。 我々はSketchyCOCOと呼ばれる大規模複合データセットを構築し、ソリューションをサポートし評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.85577739612579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the first method for automatic image generation from scene-level freehand sketches. Our model allows for controllable image generation by specifying the synthesis goal via freehand sketches. The key contribution is an attribute vector bridged Generative Adversarial Network called EdgeGAN, which supports high visual-quality object-level image content generation without using freehand sketches as training data. We have built a large-scale composite dataset called SketchyCOCO to support and evaluate the solution. We validate our approach on the tasks of both object-level and scene-level image generation on SketchyCOCO. Through quantitative, qualitative results, human evaluation and ablation studies, we demonstrate the method's capacity to generate realistic complex scene-level images from various freehand sketches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シーンレベルのフリーハンドスケッチから画像の自動生成手法を提案する。 本モデルでは, 合成目標をフリーハンドスケッチで指定することで, 制御可能な画像生成が可能となる。 EdgeGANは、フリーハンドスケッチをトレーニングデータとして使用せずに、高画質のオブジェクトレベルの画像コンテンツ生成をサポートする。 我々はSketchyCOCOと呼ばれる大規模複合データセットを構築し、ソリューションをサポートし評価した。 我々はSketchyCOCOにおけるオブジェクトレベルとシーンレベルの画像生成のタスクに対するアプローチを検証する。 定量的・定性的な結果,人間評価およびアブレーション研究を通じて,様々なフリーハンドスケッチから現実的な複雑なシーンレベル画像を生成できることを実証する。

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