論文の概要: Co-occurrence Based Texture Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08186v2
• Date: Wed, 22 Jul 2020 19:34:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 05:33:13.156103
• Title: Co-occurrence Based Texture Synthesis
• Title（参考訳）: 共起型テクスチャ合成
• Authors: Anna Darzi, Itai Lang, Ashutosh Taklikar, Hadar Averbuch-Elor, Shai Avidan
• Abstract要約: 本稿では,共起統計に基づいて局所的に条件付けされた完全畳み込み生成対向ネットワークを提案し,任意に大きな画像を生成する。 本手法はテクスチャ合成のための安定的で直感的で解釈可能な潜在表現を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.4878061402506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As image generation techniques mature, there is a growing interest in explainable representations that are easy to understand and intuitive to manipulate. In this work, we turn to co-occurrence statistics, which have long been used for texture analysis, to learn a controllable texture synthesis model. We propose a fully convolutional generative adversarial network, conditioned locally on co-occurrence statistics, to generate arbitrarily large images while having local, interpretable control over the texture appearance. To encourage fidelity to the input condition, we introduce a novel differentiable co-occurrence loss that is integrated seamlessly into our framework in an end-to-end fashion. We demonstrate that our solution offers a stable, intuitive and interpretable latent representation for texture synthesis, which can be used to generate a smooth texture morph between different textures. We further show an interactive texture tool that allows a user to adjust local characteristics of the synthesized texture image using the co-occurrence values directly.
• Abstract（参考訳）: 画像生成技術が成熟するにつれて、理解しやすく、直感的に操作できる説明可能な表現への関心が高まっている。 本研究では,これまでテクスチャ解析に用いられてきた共起統計に目を向け,制御可能なテクスチャ合成モデルについて学習する。 テクスチャの外観を局所的に解釈可能制御しながら、任意に大きな画像を生成するために、共起統計に基づいて局所的に条件付けられた完全畳み込み生成対向ネットワークを提案する。 入力条件に対する忠実性を高めるために,我々は,エンドツーエンドでシームレスにフレームワークに統合された,新たな差別化可能な共起損失を導入する。 提案手法はテクスチャ合成のための安定で直感的かつ解釈可能な潜在表現を提供し,異なるテクスチャ間の滑らかなテクスチャ形態を生成できることを実証する。 さらに,合成テクスチャ画像の局所的特性を,共起値を用いて直接調整できる対話型テクスチャツールを提案する。

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