論文の概要: Segmentation-Based Parametric Painting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14271v1
• Date: Fri, 24 Nov 2023 04:15:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-27 16:01:41.193675
• Title: Segmentation-Based Parametric Painting
• Title（参考訳）: セグメンテーションによるパラメトリックペイント
• Authors: Manuel Ladron de Guevara, Matthew Fisher, Aaron Hertzmann
• Abstract要約: 本研究では,人間のような質とスタイルのバリエーションを持つ大規模で高忠実な絵画の作成を容易にする,新しい画像から絵画へのアプローチを提案する。 我々は,人間の絵画戦略に触発されたセグメンテーションに基づく絵画プロセスとダイナミックアテンションマップアプローチを導入する。 最適化されたバッチ処理とパッチベースの損失フレームワークは、大きなキャンバスの効率的な処理を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.967620358813214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a novel image-to-painting method that facilitates the creation of large-scale, high-fidelity paintings with human-like quality and stylistic variation. To process large images and gain control over the painting process, we introduce a segmentation-based painting process and a dynamic attention map approach inspired by human painting strategies, allowing optimization of brush strokes to proceed in batches over different image regions, thereby capturing both large-scale structure and fine details, while also allowing stylistic control over detail. Our optimized batch processing and patch-based loss framework enable efficient handling of large canvases, ensuring our painted outputs are both aesthetically compelling and functionally superior as compared to previous methods, as confirmed by rigorous evaluations. Code available at: https://github.com/manuelladron/semantic\_based\_painting.git
• Abstract（参考訳）: 本研究では,人間のような質とスタイルのバリエーションを持つ大規模で高忠実な絵画の作成を容易にする,新しい画像から絵画へのアプローチを提案する。 大規模な画像処理と絵画処理の制御を実現するため,人間の絵画戦略にインスパイアされたセグメンテーションベースの絵画プロセスとダイナミックアテンションマップアプローチを導入し,ブラシストロークの最適化をさまざまな画像領域のバッチで行なえるようにし,大規模構造と細部の両方を捉えるとともに,細部をスタイリスティックに制御する。 より厳密な評価によって確認されたように,我々の最適化されたバッチ処理とパッチベースの損失フレームワークにより,大きなキャンバスの効率的な処理が可能となり,塗装された出力が従来の方法に比べて美的かつ機能的に優れていることが保証された。 コード提供: https://github.com/manuelladron/semantic\_based\_painting.git

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