論文の概要: Image Completion with Heterogeneously Filtered Spectral Hints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03700v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 17:15:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:49:32.263946
• Title: Image Completion with Heterogeneously Filtered Spectral Hints
• Title（参考訳）: 不均一フィルタスペクトルヒントによる画像補完
• Authors: Xingqian Xu, Shant Navasardyan, Vahram Tadevosyan, Andranik Sargsyan, Yadong Mu, Humphrey Shi
• Abstract要約: 本稿では、スペクトル処理モジュールであるスペクトルヒントユニットを内部に導入した、新しいスタイルGANベースの画像補完ネットワーク、スペクトルヒントGAN(SH-GAN)を提案する。 包括的実験から、ベンチマークデータセットFFHQとPlaces2のFIDスコアが3.4134と7.0277に達することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.26481807829418
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Image completion with large-scale free-form missing regions is one of the most challenging tasks for the computer vision community. While researchers pursue better solutions, drawbacks such as pattern unawareness, blurry textures, and structure distortion remain noticeable, and thus leave space for improvement. To overcome these challenges, we propose a new StyleGAN-based image completion network, Spectral Hint GAN (SH-GAN), inside which a carefully designed spectral processing module, Spectral Hint Unit, is introduced. We also propose two novel 2D spectral processing strategies, Heterogeneous Filtering and Gaussian Split that well-fit modern deep learning models and may further be extended to other tasks. From our inclusive experiments, we demonstrate that our model can reach FID scores of 3.4134 and 7.0277 on the benchmark datasets FFHQ and Places2, and therefore outperforms prior works and reaches a new state-of-the-art. We also prove the effectiveness of our design via ablation studies, from which one may notice that the aforementioned challenges, i.e. pattern unawareness, blurry textures, and structure distortion, can be noticeably resolved. Our code will be open-sourced at: https://github.com/SHI-Labs/SH-GAN.
• Abstract（参考訳）: 大規模なフリーフォーム欠落領域による画像補完は、コンピュータビジョンコミュニティにとって最も困難なタスクの1つだ。 研究者はより良い解を追求する一方で、パターンの無意識、ぼやけたテクスチャ、構造歪みといった欠点は目立たずであり、改善のためのスペースを残している。 これらの課題を克服するため、我々は新しいStyleGANベースの画像補完ネットワークであるSpectral Hint GAN(SH-GAN)を提案し、内部に慎重に設計されたスペクトル処理モジュールであるSpectral Hint Unitを導入する。 また,新しい2次元スペクトル処理手法であるヘテロジニアスフィルタとガウシアンスプリットを提案する。 実験の結果,ベンチマークデータセットffhqとplaces2において,fidスコアが3.4134と7.0277に達し,先行研究よりも優れ,新たな最先端に到達できることを実証した。 また, 上記の課題, すなわち, パターンの無意識, ぼやけたテクスチャ, 構造歪みが顕著に解決できることに気付くようなアブレーション研究により, 設計の有効性を実証する。 私たちのコードは、https://github.com/SHI-Labs/SH-GANでオープンソース化されます。

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