論文の概要: SeamlessGAN: Self-Supervised Synthesis of Tileable Texture Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05120v1
• Date: Thu, 13 Jan 2022 18:24:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-14 14:01:09.354350
• Title: SeamlessGAN: Self-Supervised Synthesis of Tileable Texture Maps
• Title（参考訳）: seamlessgan: タイル可能なテクスチャマップの自己教師あり合成
• Authors: Carlos Rodriguez-Pardo and Elena Garces
• Abstract要約: 単一入力例からタイル状テクスチャマップを自動生成できるSeamlessGANを提案する。 合成問題にのみ焦点をあてた既存の方法とは対照的に,本研究は合成性とタイル性の両方に同時に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.504542161036043
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present SeamlessGAN, a method capable of automatically generating tileable texture maps from a single input exemplar. In contrast to most existing methods, focused solely on solving the synthesis problem, our work tackles both problems, synthesis and tileability, simultaneously. Our key idea is to realize that tiling a latent space within a generative network trained using adversarial expansion techniques produces outputs with continuity at the seam intersection that can be then be turned into tileable images by cropping the central area. Since not every value of the latent space is valid to produce high-quality outputs, we leverage the discriminator as a perceptual error metric capable of identifying artifact-free textures during a sampling process. Further, in contrast to previous work on deep texture synthesis, our model is designed and optimized to work with multi-layered texture representations, enabling textures composed of multiple maps such as albedo, normals, etc. We extensively test our design choices for the network architecture, loss function and sampling parameters. We show qualitatively and quantitatively that our approach outperforms previous methods and works for textures of different types.
• Abstract（参考訳）: 単一入力例からタイル状テクスチャマップを自動生成できるSeamlessGANを提案する。 合成問題のみに焦点をあてた既存の手法と対照的に,本研究は問題,合成,タイル性の両方を同時に取り組んでいる。 我々のキーとなる考え方は、敵対的展開技術を用いて訓練された生成ネットワーク内で潜伏空間をタイリングすることで、海面交差点で連続して出力を生成し、中央領域を収穫することでタイル状画像にすることができることである。 遅延空間のすべての値が高品質な出力を生成するのに有効ではないので、サンプリングプロセス中に人工物のないテクスチャを識別できる知覚誤差計量として判別器を利用する。 さらに,先行研究である深層テクスチャ合成とは対照的に,多層テクスチャ表現を扱うように設計・最適化され,アルベドやノーマルなどの複数のマップからなるテクスチャが実現されている。 我々はネットワークアーキテクチャ、損失関数、サンプリングパラメータの設計選択を広範囲にテストした。 提案手法が従来の手法より優れており,異なるタイプのテクスチャに対して有効であることを示す。

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