論文の概要: Paint it Black: Generating paintings from text descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08808v1
• Date: Fri, 17 Feb 2023 11:07:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 15:01:59.777614
• Title: Paint it Black: Generating paintings from text descriptions
• Title（参考訳）: 絵を黒く塗る:テキスト記述から絵を作る
• Authors: Mahnoor Shahid, Mark Koch, and Niklas Schneider
• Abstract要約: 与えられたテキストのプロンプトからフォトリアリスティックな画像を生成し、絵のスタイルを実際の画像に移し、まるでアーティストによって行われたかのように見せるという2つのタスクが何度も解決され、それを達成するためのいくつかのアプローチが提案されている。 本稿では,2つの異なる戦略を探求し,それらを統合した。 第1の戦略は、フォトリアリスティック画像を生成し、スタイル転送を適用し、第2の戦略は、キャプションで実画像上で画像生成モデルをトレーニングし、後でキャプションされた絵に微調整することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Two distinct tasks - generating photorealistic pictures from given text prompts and transferring the style of a painting to a real image to make it appear as though it were done by an artist, have been addressed many times, and several approaches have been proposed to accomplish them. However, the intersection of these two, i.e., generating paintings from a given caption, is a relatively unexplored area with little data available. In this paper, we have explored two distinct strategies and have integrated them together. First strategy is to generate photorealistic images and then apply style transfer and the second strategy is to train an image generation model on real images with captions and then fine-tune it on captioned paintings later. These two models are evaluated using different metrics as well as a user study is conducted to get human feedback on the produced results.
• Abstract（参考訳）: 与えられたテキストプロンプトからフォトリアリスティックな絵を生成し、絵のスタイルを実際のイメージに移してアーティストがやったように見せるという2つのタスクは何度も取り組まれており、それらを達成するためにいくつかのアプローチが提案されている。 しかし、これらの2つの交点、すなわち与えられたキャプションから絵を生成することは、データが少ない比較的未調査領域である。 本稿では,2つの異なる戦略を検討し,それらを統合した。 第1の戦略は、フォトリアリスティックな画像を生成し、次にスタイル転送を行い、第2の戦略は、実画像にキャプション付き画像生成モデルを訓練し、後でキャプション付き絵画に微調整することである。 これら2つのモデルは、異なるメトリクスを用いて評価され、結果に対する人間のフィードバックを得るためにユーザー調査が行われる。

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