論文の概要: SRAGAN: Saliency Regularized and Attended Generative Adversarial Network for Chinese Ink-wash Painting Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15743v2
• Date: Sun, 05 Jan 2025 07:27:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:03:23.596173
• Title: SRAGAN: Saliency Regularized and Attended Generative Adversarial Network for Chinese Ink-wash Painting Generation
• Title（参考訳）: SRAGAN: 清墨画創出のための正則化・適応生成支援ネットワーク
• Authors: Xiang Gao, Yuqi Zhang,
• Abstract要約: 本論文は、実際の絵を中国の伝統的な墨画に翻訳する問題に対処する。 本稿では、画像コンテンツを正規化するために、不適切なI2Iフレームワークに塩分検出を組み込むことを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.238908596339904
• License:
• Abstract: Recent style transfer problems are still largely dominated by Generative Adversarial Network (GAN) from the perspective of cross-domain image-to-image (I2I) translation, where the pivotal issue is to learn and transfer target-domain style patterns onto source-domain content images. This paper handles the problem of translating real pictures into traditional Chinese ink-wash paintings, i.e., Chinese ink-wash painting style transfer. Though a wide range of I2I models tackle this problem, a notable challenge is that the content details of the source image could be easily erased or corrupted due to the transfer of ink-wash style elements. To remedy this issue, we propose to incorporate saliency detection into the unpaired I2I framework to regularize image content, where the detected saliency map is utilized from two aspects: (\romannumeral1) we propose saliency IOU (SIOU) loss to explicitly regularize object content structure by enforcing saliency consistency before and after image stylization; (\romannumeral2) we propose saliency adaptive normalization (SANorm) which implicitly enhances object structure integrity of the generated paintings by dynamically injecting image saliency information into the generator to guide stylization process. Besides, we also propose saliency attended discriminator which harnesses image saliency information to focus generative adversarial attention onto the drawn objects, contributing to generating more vivid and delicate brush strokes and ink-wash textures. Extensive qualitative and quantitative experiments demonstrate superiority of our approach over related advanced image stylization methods in both GAN and diffusion model paradigms.
• Abstract（参考訳）: 近年のスタイル転送問題は、ドメイン間画像変換(I2I)の観点からは、GAN(Generative Adversarial Network)が大半を占めており、そこでは、ターゲットドメインのスタイルパターンを学習し、ソースドメインのコンテンツイメージに転送することが重要な課題である。 本論文は、実際の絵を中国の伝統的な墨画、すなわち中国の墨画様式に翻訳する問題に対処する。 様々なI2Iモデルがこの問題に対処しているが、インクウォッシュスタイルの要素の転送により、ソース画像の内容の詳細を簡単に消去したり、破損させたりできる点が注目すべきである。 本稿では, 画像スタイライゼーションの前後にサリエンシ一貫性を強制することにより, 対象コンテンツ構造を明示的に正規化するためのサリエンシIOU(SIOU)損失と, 画像スタイライゼーションの過程を動的に注入することで生成した絵画のオブジェクト構造整合性を暗黙的に向上するサリエンシ適応正規化(SANorm)を提案する。 また、画像の塩分度情報を利用して、描画対象に生成的敵意を集中させることにより、より鮮明で繊細なブラシストロークやインク洗面テクスチャの生成に寄与する。 広汎な定性的および定量的実験は、GANと拡散モデルの両方のパラダイムにおいて、関連する高度な画像スタイリング手法よりも、我々のアプローチの方が優れていることを示す。

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