論文の概要: Dual Pyramid Generative Adversarial Networks for Semantic Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04085v1
• Date: Sat, 8 Oct 2022 18:45:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 17:31:56.720878
• Title: Dual Pyramid Generative Adversarial Networks for Semantic Image Synthesis
• Title（参考訳）: 意味画像合成のための双対ピラミッド生成逆ネットワーク
• Authors: Shijie Li, Ming-Ming Cheng, Juergen Gall
• Abstract要約: セマンティック画像合成の目標は、セマンティックラベルマップからフォトリアリスティック画像を生成することである。 しかし、現在の最先端のアプローチは、さまざまなスケールで画像で現実的なオブジェクトを生成するのに依然として苦労している。 本研究では,空間適応型正規化ブロックの条件付けを各スケールで同時に学習するDual Pyramid Generative Adversarial Network (DP-GAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.76988562653845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The goal of semantic image synthesis is to generate photo-realistic images from semantic label maps. It is highly relevant for tasks like content generation and image editing. Current state-of-the-art approaches, however, still struggle to generate realistic objects in images at various scales. In particular, small objects tend to fade away and large objects are often generated as collages of patches. In order to address this issue, we propose a Dual Pyramid Generative Adversarial Network (DP-GAN) that learns the conditioning of spatially-adaptive normalization blocks at all scales jointly, such that scale information is bi-directionally used, and it unifies supervision at different scales. Our qualitative and quantitative results show that the proposed approach generates images where small and large objects look more realistic compared to images generated by state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: セマンティック画像合成の目標は、セマンティックラベルマップからフォトリアリスティック画像を生成することである。 コンテンツ生成や画像編集などのタスクに非常に関係がある。 しかし、現在の最先端のアプローチでは、様々なスケールで画像に写実的なオブジェクトを生成するのに苦労している。 特に、小さなオブジェクトは消える傾向があり、大きなオブジェクトはしばしばパッチのコラージュとして生成される。 この問題に対処するため, 空間適応正規化ブロックの条件付けを全規模で学習し, スケール情報を双方向に使用し, 異なるスケールでの監視を統一するDual Pyramid Generative Adversarial Network (DP-GAN)を提案する。 定性的かつ定量的な結果から,提案手法は,最先端の手法で生成した画像に比べて,小さくて大きな物体がよりリアルに見える画像を生成することを示す。

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