論文の概要: Large Scale Image Completion via Co-Modulated Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10428v1
• Date: Thu, 18 Mar 2021 17:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-19 14:05:40.085043
• Title: Large Scale Image Completion via Co-Modulated Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: Co-Modulated Generative Adversarial Networkによる大規模画像補完
• Authors: Shengyu Zhao, Jonathan Cui, Yilun Sheng, Yue Dong, Xiao Liang, Eric I Chang, Yan Xu
• Abstract要約: 画像条件と最近の非条件生成アーキテクチャのギャップを埋める汎用的な新しいアプローチを提案する。 また,画像補完のための定量的指標が不十分なため,Paired/Unpaired Inception Discriminative Score (P-IDS/U-IDS)を提案する。 実験は、自由形式の画像補完における最先端の手法よりも品質と多様性の両面で優れた性能を示し、画像から画像への変換を容易に一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.312552957727828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Numerous task-specific variants of conditional generative adversarial networks have been developed for image completion. Yet, a serious limitation remains that all existing algorithms tend to fail when handling large-scale missing regions. To overcome this challenge, we propose a generic new approach that bridges the gap between image-conditional and recent modulated unconditional generative architectures via co-modulation of both conditional and stochastic style representations. Also, due to the lack of good quantitative metrics for image completion, we propose the new Paired/Unpaired Inception Discriminative Score (P-IDS/U-IDS), which robustly measures the perceptual fidelity of inpainted images compared to real images via linear separability in a feature space. Experiments demonstrate superior performance in terms of both quality and diversity over state-of-the-art methods in free-form image completion and easy generalization to image-to-image translation. Code is available at https://github.com/zsyzzsoft/co-mod-gan.
• Abstract（参考訳）: 条件付き生成逆数ネットワークの多数のタスク固有変種が画像補完のために開発されている。 しかし、大規模な欠落領域を扱う場合、既存のアルゴリズムはすべて失敗する傾向があるという深刻な制限は残る。 この課題を克服するために,条件表現と確率表現の両方の共変調により,画像条件と最近の変調された非条件生成アーキテクチャのギャップを埋める,汎用的な新しいアプローチを提案する。 また, 画像補完のための定量的指標が不十分なため, 特徴空間における線形分離性による実画像と比較して, 画像の知覚忠実度を強く測定するPaired/Unpaired Inception Discriminative Score (P-IDS/U-IDS) を提案する。 実験は、自由形式の画像補完における最先端の手法よりも品質と多様性の両面で優れた性能を示し、画像から画像への変換を容易に一般化する。 コードはhttps://github.com/zsyzzsoft/co-mod-ganで入手できる。

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