論文の概要: ObjectStitch: Generative Object Compositing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00932v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 02:15:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 16:51:05.204832
• Title: ObjectStitch: Generative Object Compositing
• Title（参考訳）: ObjectStitch: ジェネレーティブなオブジェクトコンポジション
• Authors: Yizhi Song, Zhifei Zhang, Zhe Lin, Scott Cohen, Brian Price, Jianming Zhang, Soo Ye Kim, Daniel Aliaga
• Abstract要約: 本研究では,条件付き拡散モデルを用いたオブジェクト合成のための自己教師型フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、手動ラベリングを必要とせず、生成したオブジェクトの視点、幾何学、色、影を変換することができる。 本手法は, 実世界の様々な画像に対するユーザ研究において, 合成結果画像の写実性と忠実性の両方において, 関連ベースラインよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.206123360578665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Object compositing based on 2D images is a challenging problem since it typically involves multiple processing stages such as color harmonization, geometry correction and shadow generation to generate realistic results. Furthermore, annotating training data pairs for compositing requires substantial manual effort from professionals, and is hardly scalable. Thus, with the recent advances in generative models, in this work, we propose a self-supervised framework for object compositing by leveraging the power of conditional diffusion models. Our framework can hollistically address the object compositing task in a unified model, transforming the viewpoint, geometry, color and shadow of the generated object while requiring no manual labeling. To preserve the input object's characteristics, we introduce a content adaptor that helps to maintain categorical semantics and object appearance. A data augmentation method is further adopted to improve the fidelity of the generator. Our method outperforms relevant baselines in both realism and faithfulness of the synthesized result images in a user study on various real-world images.
• Abstract（参考訳）: 2次元画像に基づくオブジェクト合成は、一般的に色調和、幾何補正、影生成などの複数の処理段階を伴って現実的な結果を生成するため、難しい問題である。 さらに、構成のためのトレーニングデータペアの注釈付けには、専門家によるかなりの手作業が必要で、スケーラビリティはほとんどありません。 そこで本研究では,近年の生成モデルの発展に伴い,条件拡散モデルのパワーを生かして,オブジェクト合成のための自己教師付きフレームワークを提案する。 私たちのフレームワークは、オブジェクト合成タスクを統一モデルで包括的に扱うことができ、生成したオブジェクトのビュー、幾何、色、シャドーを、手動のラベリングを必要とせずに変換できます。 入力対象の特徴を保存するために,分類的意味論とオブジェクトの外観の維持を支援するコンテンツ適応器を導入する。 ジェネレータの忠実性を改善するために、データ拡張法がさらに採用される。 本手法は,様々な実世界画像に対するユーザスタディにおいて,合成結果画像のリアリズムと忠実性の両方において,関連するベースラインを上回っている。

関連論文リスト

• Generalizable Single-view Object Pose Estimation by Two-side Generating and Matching [19.730504197461144]
  本稿では,RGB画像のみを用いてオブジェクトのポーズを決定するために,新しい一般化可能なオブジェクトポーズ推定手法を提案する。 本手法は,オブジェクトの参照画像1枚で操作し,3次元オブジェクトモデルやオブジェクトの複数ビューの必要性を解消する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-24T14:31:50Z)
• SINGAPO: Single Image Controlled Generation of Articulated Parts in Objects [20.978091381109294]
  本稿では,単一画像から音声オブジェクトを生成する手法を提案する。 提案手法は,入力画像と視覚的に一致した音声オブジェクトを生成する。 実験の結果,本手法は音声によるオブジェクト生成における最先端の手法よりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T20:41:32Z)
• Thinking Outside the BBox: Unconstrained Generative Object Compositing [36.86960274923344]
  本稿では,制約のない生成物合成の新しい問題を提案する。 私たちの第一種モデルでは、マスクの向こう側にある影や反射などの物体効果を生成できます。 我々のモデルは、様々な品質指標やユーザスタディにおいて、既存のオブジェクト配置や合成モデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T18:42:30Z)
• ObjBlur: A Curriculum Learning Approach With Progressive Object-Level Blurring for Improved Layout-to-Image Generation [7.645341879105626]
  レイアウト・ツー・イメージ生成モデルを改善するための新しいカリキュラム学習手法であるBlurを提案する。 提案手法は,プログレッシブオブジェクトレベルのぼかしをベースとして,トレーニングを効果的に安定化し,生成画像の品質を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T08:50:12Z)
• Taming Encoder for Zero Fine-tuning Image Customization with Text-to-Image Diffusion Models [55.04969603431266]
  本稿では,ユーザが指定したカスタマイズされたオブジェクトの画像を生成する手法を提案する。 この手法は、従来のアプローチで要求される長大な最適化をバイパスする一般的なフレームワークに基づいている。 提案手法は, 出力品質, 外観の多様性, 被写体忠実度を考慮した画像合成が可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T17:59:32Z)
• Structure-Guided Image Completion with Image-level and Object-level Semantic Discriminators [97.12135238534628]
  複雑な意味論やオブジェクトの生成を改善するために,セマンティック・ディミネータとオブジェクトレベル・ディミネータからなる学習パラダイムを提案する。 特に、セマンティック・ディミネーターは、事前学習された視覚的特徴を利用して、生成された視覚概念の現実性を改善する。 提案手法は, 生成品質を著しく向上させ, 各種タスクの最先端化を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T01:36:56Z)
• Person Image Synthesis via Denoising Diffusion Model [116.34633988927429]
  本研究では,高忠実度人物画像合成に拡散モデルをいかに応用できるかを示す。 2つの大規模ベンチマークとユーザスタディの結果は、挑戦的なシナリオ下で提案したアプローチのフォトリアリズムを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T18:59:50Z)
• Dual Pyramid Generative Adversarial Networks for Semantic Image Synthesis [94.76988562653845]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-08T18:45:44Z)
• Combining Semantic Guidance and Deep Reinforcement Learning For Generating Human Level Paintings [22.889059874754242]
  脳卒中に基づく非フォトリアリスティック画像の生成は、コンピュータビジョンコミュニティにおいて重要な問題である。 従来の手法は、前景オブジェクトの位置、規模、正当性にほとんど変化のないデータセットに限られていた。 本研究では,1)前景と背景の筆画の区別を学習するための2段階の塗装手順を備えたセマンティック・ガイダンス・パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-25T09:00:04Z)
• Object-Centric Image Generation from Layouts [93.10217725729468]
  複数のオブジェクトを持つ複雑なシーンを生成するレイアウト・ツー・イメージ生成法を開発した。 本手法は,シーン内のオブジェクト間の空間的関係の表現を学習し,レイアウトの忠実度の向上につながる。 本稿では,Fr'echet Inception Distanceのオブジェクト中心適応であるSceneFIDを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-16T21:40:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。