論文の概要: RetrieveGAN: Image Synthesis via Differentiable Patch Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08513v1
• Date: Thu, 16 Jul 2020 17:59:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 23:45:04.245809
• Title: RetrieveGAN: Image Synthesis via Differentiable Patch Retrieval
• Title（参考訳）: RetrieveGAN:微分パッチ検索による画像合成
• Authors: Hung-Yu Tseng, Hsin-Ying Lee, Lu Jiang, Ming-Hsuan Yang, Weilong Yang
• Abstract要約: 本稿では,シーン記述からイメージを抽出したパッチを参照として合成する,識別可能な検索モジュールを提案する。 提案手法が現実的かつ多様な画像を生成可能であることを示すため,広範に定量的かつ定性的な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.87013602243053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image generation from scene description is a cornerstone technique for the controlled generation, which is beneficial to applications such as content creation and image editing. In this work, we aim to synthesize images from scene description with retrieved patches as reference. We propose a differentiable retrieval module. With the differentiable retrieval module, we can (1) make the entire pipeline end-to-end trainable, enabling the learning of better feature embedding for retrieval; (2) encourage the selection of mutually compatible patches with additional objective functions. We conduct extensive quantitative and qualitative experiments to demonstrate that the proposed method can generate realistic and diverse images, where the retrieved patches are reasonable and mutually compatible.
• Abstract（参考訳）: シーン記述からの画像生成は、制御された生成の基盤となる技術であり、コンテンツ作成や画像編集などのアプリケーションに有用である。 本研究では,抽出したパッチを参照として,シーン記述から画像を合成することを目的とする。 識別可能な検索モジュールを提案する。 差別化可能な検索モジュールを使用することで,(1)パイプライン全体をエンドツーエンドでトレーニング可能にし,検索のためのより優れた機能埋め込みの学習を可能にし,(2)目的関数の追加による相互互換性のあるパッチの選択を奨励する。 本研究では,提案手法が現実的かつ多様な画像を生成することができることを示すために,定量的・定性的な広範囲な実験を行った。

関連論文リスト

• Zero-shot Image Editing with Reference Imitation [50.75310094611476]
  我々は、ユーザーがより便利に創造性を発揮できるように、模倣編集と呼ばれる新しい形態の編集を提示する。 ビデオクリップから2つのフレームをランダムに選択し、あるフレームのいくつかの領域をマスクし、他のフレームからの情報を用いてマスクされた領域を復元する、MimicBrushと呼ばれる生成学習フレームワークを提案する。 各種試験事例における本手法の有効性を実験的に示すとともに,既存手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T17:59:51Z)
• Robust Multi-Modal Image Stitching for Improved Scene Understanding [2.0476854378186102]
  私たちはOpenCVのステッチモジュールをタップする、ユニークで包括的なイメージスティッチパイプラインを考案しました。 当社のアプローチでは,機能ベースのマッチング,変換推定,ブレンディング技術を統合して,上位品質のパノラマビューを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T13:24:48Z)
• Materialistic: Selecting Similar Materials in Images [30.85562156542794]
  アーティスト・ちょうせんエリアと同じ素材を示す写真の領域を選択する方法を提案する。 提案手法は、シェーディング、スペックハイライト、キャストシャドーに対して堅牢であり、実際の画像の選択を可能にする。 本モデルでは,画像編集,動画内選択,類似した素材を用いたオブジェクト画像の検索など,一連の応用について実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:50:48Z)
• SceneComposer: Any-Level Semantic Image Synthesis [80.55876413285587]
  任意の精度のセマンティックレイアウトから条件付き画像合成のための新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークは、形状情報のない最低レベルのテキスト・トゥ・イメージ(T2I)に自然に還元され、最高レベルのセグメンテーション・トゥ・イメージ(S2I)となる。 本稿では,この新たなセットアップの課題に対処する,新しいテクニックをいくつか紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T18:59:05Z)
• Retrieval-based Spatially Adaptive Normalization for Semantic Image Synthesis [68.1281982092765]
  本稿では,Retrieval-based spatially AdaptIve normalization (RESAIL) と呼ばれる新しい正規化モジュールを提案する。 RESAILは、正規化アーキテクチャに対するピクセルレベルのきめ細かいガイダンスを提供する。 いくつかの挑戦的なデータセットの実験により、RESAILは定量的メトリクス、視覚的品質、主観的評価の観点から、最先端技術に対して好意的に機能することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-06T14:21:39Z)
• RTIC: Residual Learning for Text and Image Composition using Graph Convolutional Network [19.017377597937617]
  画像検索のための画像とテキストの構成学習について検討する。 本稿では,グラフ畳み込みネットワーク(gcn)と既存の合成手法を組み合わせた新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T09:41:52Z)
• TediGAN: Text-Guided Diverse Face Image Generation and Manipulation [52.83401421019309]
  TediGANはマルチモーダル画像生成とテキスト記述による操作のためのフレームワークである。 StyleGANインバージョンモジュールは、よく訓練されたStyleGANの潜在空間に実際の画像をマッピングする。 視覚言語的類似性は、画像とテキストを共通の埋め込み空間にマッピングすることで、テキスト画像マッチングを学ぶ。 インスタンスレベルの最適化は、操作におけるID保存のためのものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-06T16:20:19Z)
• Region-adaptive Texture Enhancement for Detailed Person Image Synthesis [86.69934638569815]
  RATE-Netは、シャープなテクスチャで人物画像を合成するための新しいフレームワークである。 提案するフレームワークは,テクスチャ強化モジュールを利用して,画像から外観情報を抽出する。 DeepFashionベンチマークデータセットで実施された実験は、既存のネットワークと比較して、我々のフレームワークの優位性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-26T02:33:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。