論文の概要: Unsupervised Contrastive Photo-to-Caricature Translation based on Auto-distortion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04965v1
• Date: Tue, 10 Nov 2020 08:14:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 07:41:27.103526
• Title: Unsupervised Contrastive Photo-to-Caricature Translation based on Auto-distortion
• Title（参考訳）: オートディストリビューションに基づく教師なしコントラストフォトツーキャラクチュアル翻訳
• Authors: Yuhe Ding, Xin Ma, Mandi Luo, Aihua Zheng, Ran He
• Abstract要約: Photo-to-caricatureは、スケッチ、鉛筆のストローク、その他の芸術的図面を通じて特徴を誇張するレンダリング画像として、似顔絵を合成することを目的としている。 スタイルレンダリングと幾何学的変形は、フォト・ツー・キャリキュア・トランスフォーメーション・タスクにおいて最も重要な側面である。 教師なしのコントラスト変換アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.93278173824292
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Photo-to-caricature translation aims to synthesize the caricature as a rendered image exaggerating the features through sketching, pencil strokes, or other artistic drawings. Style rendering and geometry deformation are the most important aspects in photo-to-caricature translation task. To take both into consideration, we propose an unsupervised contrastive photo-to-caricature translation architecture. Considering the intuitive artifacts in the existing methods, we propose a contrastive style loss for style rendering to enforce the similarity between the style of rendered photo and the caricature, and simultaneously enhance its discrepancy to the photos. To obtain an exaggerating deformation in an unpaired/unsupervised fashion, we propose a Distortion Prediction Module (DPM) to predict a set of displacements vectors for each input image while fixing some controlling points, followed by the thin plate spline interpolation for warping. The model is trained on unpaired photo and caricature while can offer bidirectional synthesizing via inputting either a photo or a caricature. Extensive experiments demonstrate that the proposed model is effective to generate hand-drawn like caricatures compared with existing competitors.
• Abstract（参考訳）: Photo-to-caricature翻訳は、スケッチ、鉛筆のストローク、その他の芸術的図面を通じて特徴を誇張するレンダリング画像として、似顔絵を合成することを目的としている。 スタイルレンダリングと幾何学的変形は、photo-to-caricature translationタスクで最も重要な側面である。 そこで,本論文では,教師なしのコントラスト型フォトツーキャピチュアル翻訳アーキテクチャを提案する。 既存手法の直感的なアーティファクトを考慮し,画像の描画スタイルと似通ったスタイルを強制し,写真との相違を同時に強化するスタイルレンダリングの対照的なスタイルロスを提案する。 制御点を固定しながら各入力画像の変位ベクトルの集合を予測し,その後に薄板のスプライン補間を行う歪予測モジュール(DPM)を提案する。 モデルは非ペア写真と似顔絵で訓練され、一方、写真または似顔絵の入力によって双方向の合成を提供することができる。 広範な実験により,提案モデルが既存の競合他社と比較して手描きの似顔絵を生成するのに有効であることが示された。

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