論文の概要: OUR-GAN: One-shot Ultra-high-Resolution Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13799v1
• Date: Mon, 28 Feb 2022 13:48:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 15:40:48.242730
• Title: OUR-GAN: One-shot Ultra-high-Resolution Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: OUR-GAN: ワンショット超解像生成対向ネットワーク
• Authors: Donghwee Yoon, Junseok Oh, Hayeong Choi, Minjae Yi and Injung Kim
• Abstract要約: OUR-GANは、単一のトレーニング画像から4K以上の解像度の非反復画像を生成する。 OUR-GANは低解像度で視覚的にコヒーレントな画像を生成し、超高解像度で徐々に解像度を増大させる。 ST4KとRAISEデータセットの実験では、OUR-GANは既存の手法と比較して忠実度、視覚的コヒーレンシー、多様性が改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8585191438447892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose OUR-GAN, the first one-shot ultra-high-resolution (UHR) image synthesis framework that generates non-repetitive images with 4K or higher resolution from a single training image. OUR-GAN generates a visually coherent image at low resolution and then gradually increases the resolution by super-resolution. Since OUR-GAN learns from a real UHR image, it can synthesize large-scale shapes with fine details while maintaining long-range coherence, which is difficult with conventional generative models that generate large images based on the patch distribution learned from relatively small images. OUR-GAN applies seamless subregion-wise super-resolution that synthesizes 4k or higher UHR images with limited memory, preventing discontinuity at the boundary. Additionally, OUR-GAN improves visual coherence maintaining diversity by adding vertical positional embeddings to the feature maps. In experiments on the ST4K and RAISE datasets, OUR-GAN exhibited improved fidelity, visual coherency, and diversity compared with existing methods. The synthesized images are presented at https://anonymous-62348.github.io.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1つの訓練画像から4k以上の非繰り返し画像を生成する,最初の1ショット超高解像度(uhr)画像合成フレームワークであるour-ganを提案する。 OUR-GANは低解像度で視覚的にコヒーレントな画像を生成し、超解像度で徐々に解像度を増大させる。 OUR-GANは実際のUHR画像から学習するため、比較的小さな画像から学習したパッチ分布に基づいて大きな画像を生成する従来の生成モデルでは困難である長距離コヒーレンスを維持しながら、細部まで微細な形状を合成することができる。 OUR-GANは、4k以上のUHR画像を限られたメモリで合成し、境界における不連続を防止する。 さらに、機能マップに垂直位置埋め込みを追加することで、多様性を維持するビジュアルコヒーレンスも改善します。 st4k と raise データセットの実験では、既存の手法に比べて忠実性、視覚的な一貫性、多様性が向上した。 合成画像はhttps://anonymous-62348.github.ioで公開されている。

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