論文の概要: Context-Aware Image Inpainting with Learned Semantic Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07220v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 08:09:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 15:57:54.280367
• Title: Context-Aware Image Inpainting with Learned Semantic Priors
• Title（参考訳）: セマンティック事前学習による文脈認識画像の表現
• Authors: Wendong Zhang, Junwei Zhu, Ying Tai, Yunbo Wang, Wenqing Chu, Bingbing Ni, Chengjie Wang and Xiaokang Yang
• Abstract要約: 欠落した内容を推定するために意味的に意味のある前文タスクを導入する。 本研究では,グローバルなセマンティクスと局所的な特徴を適応的に統合した文脈認識型画像インパインティングモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.99543516733341
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in image inpainting have shown impressive results for generating plausible visual details on rather simple backgrounds. However, for complex scenes, it is still challenging to restore reasonable contents as the contextual information within the missing regions tends to be ambiguous. To tackle this problem, we introduce pretext tasks that are semantically meaningful to estimating the missing contents. In particular, we perform knowledge distillation on pretext models and adapt the features to image inpainting. The learned semantic priors ought to be partially invariant between the high-level pretext task and low-level image inpainting, which not only help to understand the global context but also provide structural guidance for the restoration of local textures. Based on the semantic priors, we further propose a context-aware image inpainting model, which adaptively integrates global semantics and local features in a unified image generator. The semantic learner and the image generator are trained in an end-to-end manner. We name the model SPL to highlight its ability to learn and leverage semantic priors. It achieves the state of the art on Places2, CelebA, and Paris StreetView datasets.
• Abstract（参考訳）: 画像インペインティングの最近の進歩は、かなり単純な背景に分かりやすい視覚詳細を生成する素晴らしい結果を示している。 しかし,複雑な場面では,不足領域内の文脈情報が曖昧になりがちであるため,合理的な内容の復元は依然として困難である。 この問題に対処するために,不足しているコンテンツの推定に意味的に意味のあるプリテキストタスクを導入する。 特に,プレテキストモデルによる知識蒸留を行い,画像のインペイントに適応する。 学習されたセマンティック先行は、高レベルのプリテキストタスクと低レベルのイメージインペイントの間に部分的に不変であるべきであり、これはグローバルな文脈を理解するのに役立つだけでなく、局所的なテクスチャの復元のための構造的ガイダンスを提供する。 さらに,このセマンティクスの優先順位に基づいて,グローバルセマンティクスと局所的な特徴を統一画像生成器に適応的に統合する,コンテキスト認識型イメージインパインティングモデルを提案する。 意味学習者と画像生成者は、エンドツーエンドで訓練される。 セマンティックプリエントを学習し活用する能力を強調するために、モデルSPLを命名する。 Places2、CelebA、Paris StreetViewデータセット上のアートの状態を達成している。

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