論文の概要: Semantic Layout Manipulation with High-Resolution Sparse Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07288v3
• Date: Fri, 16 Apr 2021 20:09:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-09 06:58:34.525099
• Title: Semantic Layout Manipulation with High-Resolution Sparse Attention
• Title（参考訳）: 高分解能スパース注意によるセマンティックレイアウトマニピュレーション
• Authors: Haitian Zheng, Zhe Lin, Jingwan Lu, Scott Cohen, Jianming Zhang, Ning Xu, Jiebo Luo
• Abstract要約: 本稿では,意味ラベルマップを編集して入力画像を操作するセマンティックイメージレイアウト操作の課題に対処する。 このタスクの中核的な問題は、視覚的にイメージを現実的にしながら、入力画像から新しいセマンティックレイアウトに視覚的な詳細を転送する方法です。 512×512の解像度で視覚的詳細を新しいレイアウトに効果的に転送する高分解能スパースアテンションモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.59650698907953
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We tackle the problem of semantic image layout manipulation, which aims to manipulate an input image by editing its semantic label map. A core problem of this task is how to transfer visual details from the input images to the new semantic layout while making the resulting image visually realistic. Recent work on learning cross-domain correspondence has shown promising results for global layout transfer with dense attention-based warping. However, this method tends to lose texture details due to the resolution limitation and the lack of smoothness constraint of correspondence. To adapt this paradigm for the layout manipulation task, we propose a high-resolution sparse attention module that effectively transfers visual details to new layouts at a resolution up to 512x512. To further improve visual quality, we introduce a novel generator architecture consisting of a semantic encoder and a two-stage decoder for coarse-to-fine synthesis. Experiments on the ADE20k and Places365 datasets demonstrate that our proposed approach achieves substantial improvements over the existing inpainting and layout manipulation methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,意味ラベルマップを編集して入力画像を操作するセマンティックイメージレイアウト操作の課題に対処する。 このタスクの中核となる問題は、入力画像から新しいセマンティックレイアウトに視覚的詳細を移す方法であり、結果として得られるイメージを視覚的にリアルにする。 近年のクロスドメイン対応学習の成果は, 集中集中型ワープによるグローバルレイアウト転送に有望な結果を示している。 しかし, この手法では, 解像度制限や対応のスムーズ性制約の欠如により, テクスチャの細部が失われる傾向にある。 このパラダイムをレイアウト操作タスクに適用するために,512x512までの解像度で,視覚的詳細を新しいレイアウトに効果的に転送する高分解能スパースアテンションモジュールを提案する。 視覚的品質をさらに向上させるために,セマンティックエンコーダと粗大な合成のための2段階デコーダからなる新規なジェネレータアーキテクチャを導入する。 ade20kとplaces365データセットの実験は、提案手法が既存のインペインティングおよびレイアウト操作法よりも大幅に改善されていることを示している。

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