論文の概要: Fine-grained Semantic Constraint in Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04558v1
• Date: Tue, 12 Jan 2021 15:51:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 01:43:21.458778
• Title: Fine-grained Semantic Constraint in Image Synthesis
• Title（参考訳）: 画像合成におけるきめ細かいセマンティック制約
• Authors: Pengyang Li and Donghui Wang
• Abstract要約: 本稿では,細粒度属性とマスクを入力とした画像合成のための多段高分解能モデルを提案する。 従来のマスクでは、生成した画像が視覚に適合するように、本論文のモデルが制約される。 また,画像の全体像とサブ領域を同時に識別することで,生成的敵ネットワークの識別能力を向上させる手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.22379888383833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a multi-stage and high-resolution model for image synthesis that uses fine-grained attributes and masks as input. With a fine-grained attribute, the proposed model can detailedly constrain the features of the generated image through rich and fine-grained semantic information in the attribute. With mask as prior, the model in this paper is constrained so that the generated images conform to visual senses, which will reduce the unexpected diversity of samples generated from the generative adversarial network. This paper also proposes a scheme to improve the discriminator of the generative adversarial network by simultaneously discriminating the total image and sub-regions of the image. In addition, we propose a method for optimizing the labeled attribute in datasets, which reduces the manual labeling noise. Extensive quantitative results show that our image synthesis model generates more realistic images.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,精細な属性とマスクを入力として用いる多段高分解能画像合成モデルを提案する。 提案モデルでは, 微粒化属性を用いて, 得られた画像の特徴を, 属性内の細粒化情報を通じて詳細に制約することができる。 従来のマスクでは,生成した画像が視覚に適合するように制約され,生成する対向ネットワークから生成されたサンプルの予期せぬ多様性が低減される。 また,画像の全体像とサブ領域を同時に識別することで,生成的敵ネットワークの識別能力を向上させる手法を提案する。 さらに,データセットのラベル付き属性を最適化する手法を提案し,手動ラベリングノイズを低減する。 その結果,画像合成モデルはよりリアルな画像を生成することがわかった。

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