論文の概要: Paint by Word

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10951v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 17:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:40:42.615279
• Title: Paint by Word
• Title（参考訳）: 言葉で絵を描く
• Authors: David Bau, Alex Andonian, Audrey Cui, YeonHwan Park, Ali Jahanian, Aude Oliva, Antonio Torralba
• Abstract要約: ゼロショットイメージペインティングの問題点について検討する。 具体色や意味概念の有限集合のみを用いて画像に修正を施す代わりに、オープンフルテキスト記述に基づいてセマンティックペイントを作成する方法を聞く。 本手法は,実画像の最先端生成モデルと最先端テキスト画像意味類似性ネットワークを組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.31564918390252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate the problem of zero-shot semantic image painting. Instead of painting modifications into an image using only concrete colors or a finite set of semantic concepts, we ask how to create semantic paint based on open full-text descriptions: our goal is to be able to point to a location in a synthesized image and apply an arbitrary new concept such as "rustic" or "opulent" or "happy dog." To do this, our method combines a state-of-the art generative model of realistic images with a state-of-the-art text-image semantic similarity network. We find that, to make large changes, it is important to use non-gradient methods to explore latent space, and it is important to relax the computations of the GAN to target changes to a specific region. We conduct user studies to compare our methods to several baselines.
• Abstract（参考訳）: ゼロショットイメージペインティングの問題点について検討する。 具体的色や有限のセマンティックな概念のみを用いて画像に修正を描く代わりに、オープンなフルテキスト記述に基づいてセマンティックなペンキを作る方法を尋ねる: 私たちのゴールは、合成された画像の場所を指して、"ラスティック"や"オプレント"、"ハッピードッグ"といった任意の新しい概念を適用することである。 そこで本手法では,現実的な画像の最先端生成モデルと最先端のテキスト画像意味的類似性ネットワークを組み合わせる。 大きな変更を行うには、潜在空間を探索するために非勾配法を用いることが重要であり、ganの計算を緩和して特定の領域への変更を目標とすることが重要である。 提案手法を複数のベースラインと比較するために,ユーザスタディを実施している。

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