論文の概要: Semantically-aware Mask CycleGAN for Translating Artistic Portraits to
Photo-realistic Visualizations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06577v1
- Date: Sun, 11 Jun 2023 03:58:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-13 18:06:11.619509
- Title: Semantically-aware Mask CycleGAN for Translating Artistic Portraits to
Photo-realistic Visualizations
- Title（参考訳）: 芸術作品の写実的可視化への意味論的対応型マスクサイクルGAN
- Authors: Zhuohao Yin
- Abstract要約: 芸術的な肖像画を視覚化に変換できるセマンティック・アウェアのマスクサイクルGANアーキテクチャを提案する。
このモデルは、識別者が意味的に偽のサンプルを隠蔽することで、現実的な人間の肖像画を生成することができる。
実験により、SMCycleGANはリアリズムを著しく増加させ、コンテンツ表現の損失を最小限に抑える画像を生成することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image-to-image translation (I2I) is defined as a computer vision task where
the aim is to transfer images in a source domain to a target domain with
minimal loss or alteration of the content representations. Major progress has
been made since I2I was proposed with the invention of a variety of
revolutionary generative models. Among them, GAN-based models perform
exceptionally well as they are mostly tailor-made for specific domains or
tasks. However, few works proposed a tailor-made method for the artistic
domain. In this project, I propose the Semantic-aware Mask CycleGAN
(SMCycleGAN) architecture which can translate artistic portraits to
photo-realistic visualizations. This model can generate realistic human
portraits by feeding the discriminators semantically masked fake samples, thus
enforcing them to make discriminative decisions with partial information so
that the generators can be optimized to synthesize more realistic human
portraits instead of increasing the similarity of other irrelevant components,
such as the background. Experiments have shown that the SMCycleGAN generate
images with significantly increased realism and minimal loss of content
representations.
- Abstract（参考訳）: 画像から画像への変換(I2I)は、コンテンツ表現の損失や変更を最小限に抑えて、ソースドメイン内の画像をターゲットドメインに転送するコンピュータビジョンタスクとして定義される。
I2Iが様々な革命的生成モデルの発明によって提案されて以来、大きな進歩があった。
その中でも、GANベースのモデルは非常によく機能し、主に特定のドメインやタスク用にカスタマイズされている。
しかし、美術分野の仕立て方を提案する作品はほとんどない。
本稿では,絵画を写実的視覚化に変換できるセマンティック・アウェア・マスクサイクルGAN (SMCycleGAN) アーキテクチャを提案する。
このモデルは、識別者が意味論的にマスキングされた偽のサンプルを供給することにより、現実的な人間の肖像画を生成することができるので、背景など無関係なコンポーネントの類似性を高めることなく、より現実的な人間の肖像画を合成できるように、部分的な情報で識別的決定を強制することができる。
実験により、SMCycleGANはリアリズムを著しく増加させ、コンテンツ表現の損失を最小限に抑える画像を生成することが示された。
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