論文の概要: MontageGAN: Generation and Assembly of Multiple Components by GANs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15577v1
- Date: Tue, 31 May 2022 07:34:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-01 15:20:47.170948
- Title: MontageGAN: Generation and Assembly of Multiple Components by GANs
- Title(参考訳): MontageGAN: GANによる複数コンポーネントの生成と組み立て
- Authors: Chean Fei Shee, Seiichi Uchida
- Abstract要約: 我々は,多層画像を生成するための生成Adversarial NetworksフレームワークであるMontageGANを提案する。
提案手法は,局所的なGANとグローバルなGANからなる2段階のアプローチを用いた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.117357750374035
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A multi-layer image is more valuable than a single-layer image from a graphic
designer's perspective. However, most of the proposed image generation methods
so far focus on single-layer images. In this paper, we propose MontageGAN,
which is a Generative Adversarial Networks (GAN) framework for generating
multi-layer images. Our method utilized a two-step approach consisting of local
GANs and global GAN. Each local GAN learns to generate a specific image layer,
and the global GAN learns the placement of each generated image layer. Through
our experiments, we show the ability of our method to generate multi-layer
images and estimate the placement of the generated image layers.
- Abstract(参考訳): 多層画像は、グラフィックデザイナーの視点から見た単層画像よりも価値がある。
しかし,提案手法の大部分は単一層画像に焦点をあてている。
本稿では,多層画像を生成するためのGAN(Generative Adversarial Networks)フレームワークであるMontageGANを提案する。
本手法は局所ganとグローバルganからなる2段階アプローチを用いた。
各ローカルganは特定の画像層を生成することを学習し、グローバルganは生成された画像層の配置を学習する。
実験により,本手法の多層画像生成能力を示し,生成した画像層の配置を推定する。
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