論文の概要: Long Range Constraints for Neural Texture Synthesis Using Sliced Wasserstein Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11137v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 01:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 20:43:40.728786
• Title: Long Range Constraints for Neural Texture Synthesis Using Sliced Wasserstein Loss
• Title（参考訳）: スライスドワッサースタイン損失を用いたニューラルテクスチャ合成のための長距離制約
• Authors: Liping Yin and Albert Chua
• Abstract要約: Sliced Wasserstein Lossに基づくテクスチャ合成のための新しい統計セットを提案する。 ユーザが付加した空間タグを使わずにテクスチャを合成するマルチスケールアルゴリズムを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0660480034605242
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the past decade, exemplar-based texture synthesis algorithms have seen strong gains in performance by matching statistics of deep convolutional neural networks. However, these algorithms require regularization terms or user-added spatial tags to capture long range constraints in images. Having access to a user-added spatial tag for all situations is not always feasible, and regularization terms can be difficult to tune. It would be ideal to create an algorithm that does not have any of the aforementioned drawbacks. Thus, we propose a new set of statistics for exemplar based texture synthesis based on Sliced Wasserstein Loss and create a multi-scale algorithm to synthesize textures without a user-added spatial tag. Lastly, we study the ability of our proposed algorithm to capture long range constraints in images and compare our results to other exemplar-based neural texture synthesis algorithms.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、先進的なテクスチャ合成アルゴリズムは、深層畳み込みニューラルネットワークの統計と一致することで、パフォーマンスが大幅に向上した。 しかし、これらのアルゴリズムは、画像の長い範囲の制約を捉えるために、正規化項またはユーザー付加空間タグを必要とする。 すべての状況でユーザ追加の空間タグにアクセスすることは必ずしも不可能であり、正規化用語をチューニングすることは困難である。 上記の欠点を一切持たないアルゴリズムを作成するのが理想的でしょう。 そこで本研究では,スライスドワッサースタイン損失に基づくテクスチャ合成のための新しい統計値セットを提案し,ユーザ付加空間タグを使わずにテクスチャを合成するマルチスケールアルゴリズムを提案する。 最後に,提案アルゴリズムが画像の長距離制約をキャプチャし,他の例に基づくテクスチャ合成アルゴリズムと比較する能力について検討した。

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