論文の概要: Internal Diverse Image Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10280v1
• Date: Sun, 18 Dec 2022 10:02:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 16:32:48.105331
• Title: Internal Diverse Image Completion
• Title（参考訳）: 内部多彩な画像補完
• Authors: Noa Alkobi, Tamar Rott Shaham, Tomer Michaeli
• Abstract要約: トレーニングセットを必要としない多種多様な補完手法を提案し,任意の領域からの任意の画像を扱えるようにした。 我々の内在的多彩性補完(IDC)アプローチは、1つの画像の複数のスケールで訓練された最近の単一画像生成モデルからインスピレーションを得ている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.068971605321096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image completion is widely used in photo restoration and editing applications, e.g. for object removal. Recently, there has been a surge of research on generating diverse completions for missing regions. However, existing methods require large training sets from a specific domain of interest, and often fail on general-content images. In this paper, we propose a diverse completion method that does not require a training set and can thus treat arbitrary images from any domain. Our internal diverse completion (IDC) approach draws inspiration from recent single-image generative models that are trained on multiple scales of a single image, adapting them to the extreme setting in which only a small portion of the image is available for training. We illustrate the strength of IDC on several datasets, using both user studies and quantitative comparisons.
• Abstract（参考訳）: 画像補完は、例えばオブジェクトの削除など、写真の復元や編集アプリケーションで広く使われている。 近年,不足地域に多様な完成品を生産する研究が盛んに行われている。 しかし、既存の手法では特定の関心領域からの大きなトレーニングセットが必要であり、一般的な画像では失敗することが多い。 本稿では,トレーニングセットを必要としない,任意の領域の任意の画像を処理できる多様な補完手法を提案する。 当社のinternal diverse completion(idc)アプローチは、単一のイメージの複数のスケールでトレーニングされた最近の単一画像生成モデルからインスピレーションを得て、イメージのごく一部しかトレーニングに利用できない極端な設定に適応するものです。 本稿では,いくつかのデータセットにおけるidcの強みを,ユーザ研究と定量的比較の両方を用いて示す。

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