論文の概要: Words as Art Materials: Generating Paintings with Sequential GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04383v1
• Date: Wed, 8 Jul 2020 19:17:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 13:42:17.996904
• Title: Words as Art Materials: Generating Paintings with Sequential GANs
• Title（参考訳）: アート素材としての言葉:連続GANによる絵画の生成
• Authors: Azmi Can \"Ozgen, Haz{\i}m Kemal Ekenel
• Abstract要約: 大規模な分散データセット上での芸術画像の生成について検討する。 このデータセットには、形状、色、内容など、バリエーションのあるイメージが含まれている。 本稿では,逐次生成適応型ネットワークモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.249180979158815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Converting text descriptions into images using Generative Adversarial Networks has become a popular research area. Visually appealing images have been generated successfully in recent years. Inspired by these studies, we investigated the generation of artistic images on a large variance dataset. This dataset includes images with variations, for example, in shape, color, and content. These variations in images provide originality which is an important factor for artistic essence. One major characteristic of our work is that we used keywords as image descriptions, instead of sentences. As the network architecture, we proposed a sequential Generative Adversarial Network model. The first stage of this sequential model processes the word vectors and creates a base image whereas the next stages focus on creating high-resolution artistic-style images without working on word vectors. To deal with the unstable nature of GANs, we proposed a mixture of techniques like Wasserstein loss, spectral normalization, and minibatch discrimination. Ultimately, we were able to generate painting images, which have a variety of styles. We evaluated our results by using the Fr\'echet Inception Distance score and conducted a user study with 186 participants.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークを用いた画像へのテキスト記述の変換が研究分野として人気を博している。 近年,視覚的に魅力的な画像が生成されている。 これらの研究に触発されて,大分散データセット上での芸術的画像の生成について検討した。 このデータセットには、形状、色、内容など、バリエーションのあるイメージが含まれている。 これらの画像のバリエーションは、芸術的本質の重要な要素である独創性をもたらす。 私たちの研究の大きな特徴は、文章ではなく、画像記述としてキーワードを使うことです。 ネットワークアーキテクチャとして,逐次生成適応型ネットワークモデルを提案する。 この逐次モデルの最初の段階はワードベクトルを処理してベース画像を生成するが、次の段階は単語ベクトルを使わずに高解像度の芸術的なイメージを作成することに焦点を当てる。 我々はganの不安定性に対処するため,wasserstein損失,スペクトル正規化,ミニバッチ識別などの混合手法を提案した。 最終的には、さまざまなスタイルの絵画画像を生成することができました。 fr\'echetインセプション距離スコアを用いて評価を行い,186名を対象にユーザ調査を行った。

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