論文の概要: Wallpaper Texture Generation and Style Transfer Based on Multi-label Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11482v1
• Date: Tue, 22 Jun 2021 02:09:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 14:59:06.097513
• Title: Wallpaper Texture Generation and Style Transfer Based on Multi-label Semantics
• Title（参考訳）: マルチラベル意味論に基づく壁紙テクスチャ生成とスタイル伝達
• Authors: Ying Gao, Xiaohan Feng, Tiange Zhang, Eric Rigall, Huiyu Zhou, Lin Qi, Junyu Dong
• Abstract要約: 本稿では,マルチラベルセマンティクスを用いて壁紙テクスチャ画像を記述する。 これらのラベルと生成的対向ネットワークに基づいて,壁紙テクスチャ生成とスタイル伝達のための枠組みを提案する。 実験により, 人体美学に適合する壁紙テクスチャを生成でき, 芸術的特徴を有することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.666441975717714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Textures contain a wealth of image information and are widely used in various fields such as computer graphics and computer vision. With the development of machine learning, the texture synthesis and generation have been greatly improved. As a very common element in everyday life, wallpapers contain a wealth of texture information, making it difficult to annotate with a simple single label. Moreover, wallpaper designers spend significant time to create different styles of wallpaper. For this purpose, this paper proposes to describe wallpaper texture images by using multi-label semantics. Based on these labels and generative adversarial networks, we present a framework for perception driven wallpaper texture generation and style transfer. In this framework, a perceptual model is trained to recognize whether the wallpapers produced by the generator network are sufficiently realistic and have the attribute designated by given perceptual description; these multi-label semantic attributes are treated as condition variables to generate wallpaper images. The generated wallpaper images can be converted to those with well-known artist styles using CycleGAN. Finally, using the aesthetic evaluation method, the generated wallpaper images are quantitatively measured. The experimental results demonstrate that the proposed method can generate wallpaper textures conforming to human aesthetics and have artistic characteristics.
• Abstract（参考訳）: テクスチャには豊富な画像情報が含まれており、コンピュータグラフィックスやコンピュータビジョンなど様々な分野で広く使われている。 機械学習の開発により、テクスチャの合成と生成が大幅に改善された。 日常生活における非常に一般的な要素として、壁紙には多くのテクスチャ情報が含まれており、単純な単一ラベルで注釈をつけることは困難である。 さらに、壁紙デザイナーは様々なスタイルの壁紙を作るのにかなりの時間を費やす。 本稿では,マルチラベルセマンティクスを用いて壁紙テクスチャ画像を記述することを提案する。 これらのラベルと生成的対向ネットワークに基づいて,壁紙テクスチャ生成とスタイル伝達のための枠組みを提案する。 この枠組みでは、知覚モデルを用いて、生成ネットワークが生成する壁紙が十分に現実的で、所定の知覚記述によって指定された属性を有するか否かを判断し、これらの多段意味属性を条件変数として処理して壁紙画像を生成する。 生成された壁紙画像は、cycleganを使用して、有名なアーティストスタイルに変換できる。 最後に、美的評価方法を用いて、生成した壁紙画像を定量的に測定する。 提案手法は,人間の美観に適合した壁紙テクスチャを生成でき,芸術的特徴を有することを示す。

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