論文の概要: A Tiered GAN Approach for Monet-Style Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05724v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 19:10:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:57:36.900332
• Title: A Tiered GAN Approach for Monet-Style Image Generation
• Title（参考訳）: マネースタイル画像生成のための階層型GANアプローチ
• Authors: FNU Neha, Deepshikha Bhati, Deepak Kumar Shukla, Md Amiruzzaman,
• Abstract要約: 本稿では,多段階プロセスにより画像品質を段階的に改善する階層型GANモデルを提案する。 このモデルはランダムノイズを詳細な芸術表現に変換し、トレーニングにおける不安定性、モード崩壊、出力品質といった共通の課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.562479170374811
• License:
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have proven to be a powerful tool in generating artistic images, capable of mimicking the styles of renowned painters, such as Claude Monet. This paper introduces a tiered GAN model to progressively refine image quality through a multi-stage process, enhancing the generated images at each step. The model transforms random noise into detailed artistic representations, addressing common challenges such as instability in training, mode collapse, and output quality. This approach combines downsampling and convolutional techniques, enabling the generation of high-quality Monet-style artwork while optimizing computational efficiency. Experimental results demonstrate the architecture's ability to produce foundational artistic structures, though further refinements are necessary for achieving higher levels of realism and fidelity to Monet's style. Future work focuses on improving training methodologies and model complexity to bridge the gap between generated and true artistic images. Additionally, the limitations of traditional GANs in artistic generation are analyzed, and strategies to overcome these shortcomings are proposed.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は、クロード・モネのような著名な画家のスタイルを模倣することのできる、芸術的なイメージを生成する強力なツールであることが証明されている。 本稿では,マルチステージプロセスを通じて画像品質を段階的に改善し,各ステップで生成した画像を向上する階層型GANモデルを提案する。 このモデルはランダムノイズを詳細な芸術表現に変換し、トレーニングにおける不安定性、モード崩壊、出力品質といった共通の課題に対処する。 このアプローチは、ダウンサンプリングと畳み込み技術を組み合わせて、計算効率を最適化しながら高品質なモネスタイルのアートワークを生成することができる。 実験的な結果は、モネの様式により高い現実主義と忠実性を達成するためには、建築が基礎的な芸術的構造を創出する能力を示す。 今後の研究は、生成された芸術的イメージと真の芸術的イメージのギャップを埋めるために、トレーニング方法論とモデルの複雑さを改善することに焦点を当てている。 さらに,芸術的世代における従来のGANの限界を分析し,これらの欠点を克服するための戦略を提案する。

関連論文リスト

• Artistic Intelligence: A Diffusion-Based Framework for High-Fidelity Landscape Painting Synthesis [2.205829309604458]
  LPGenはランドスケープ・ペインティング・ジェネレーションに特化して設計された新しい拡散モデルである。 LPGenは、構造的およびスタイリスティックな特徴を独立して処理する分離されたクロスアテンションメカニズムを導入している。 モデルは高解像度のランドスケープ画像のキュレートされたデータセットに事前トレーニングされ、異なる芸術様式で分類され、詳細で一貫した出力を確保するために微調整される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T12:32:24Z)
• Colour and Brush Stroke Pattern Recognition in Abstract Art using Modified Deep Convolutional Generative Adversarial Networks [0.0]
  本稿では,GAN(Generative Adrial Neural Networks)を用いた抽象絵画の広範な分布について述べる。 課題は、一般的なトレーニングの落とし穴を克服する効率的なGANアーキテクチャを開発することだ。 本稿では,高品質なアートワーク生成のための改良型DCGAN (mDCGAN) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T09:35:56Z)
• TCIG: Two-Stage Controlled Image Generation with Quality Enhancement through Diffusion [0.0]
  画像生成における制御性と高品質を両立させる2段階の手法を提案する。 制御性と高品質を分離することにより,優れた結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T13:59:02Z)
• CreativeSynth: Creative Blending and Synthesis of Visual Arts based on Multimodal Diffusion [74.44273919041912]
  大規模なテキスト・画像生成モデルは印象的な進歩を遂げ、高品質な画像を合成する能力を示している。 しかし、これらのモデルを芸術的な画像編集に適用することは、2つの重要な課題を提起する。 我々は,マルチモーダル入力をコーディネートする拡散モデルに基づく,革新的な統一フレームワークCreative Synthを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-25T10:42:09Z)
• Image Inpainting via Tractable Steering of Diffusion Models [54.13818673257381]
  本稿では,トラクタブル確率モデル(TPM)の制約後部を正確に,かつ効率的に計算する能力を活用することを提案する。 具体的には、確率回路(PC)と呼ばれる表現型TPMのクラスを採用する。 提案手法は, 画像の全体的な品質とセマンティックコヒーレンスを, 計算オーバーヘッドを10%加えるだけで一貫的に改善できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T21:14:02Z)
• CoDi: Conditional Diffusion Distillation for Higher-Fidelity and Faster Image Generation [49.3016007471979]
  大規模な生成拡散モデルは、テキスト・ツー・イメージ生成に革命をもたらし、条件付き生成タスクに大きな可能性を秘めている。 しかし、彼らの普及は高い計算コストによって妨げられ、リアルタイムの応用が制限される。 本稿では,事前学習した潜伏拡散モデルに付加的な画像条件入力を適応させるCoDiという新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:59:18Z)
• QuantArt: Quantizing Image Style Transfer Towards High Visual Fidelity [94.5479418998225]
  視覚的忠実度の高いスタイリングのためのQuantArtと呼ばれる新しいスタイル転送フレームワークを提案する。 本フレームワークは,既存のスタイル転送方式と比較して,視覚的忠実度を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T17:09:53Z)
• DC-Art-GAN: Stable Procedural Content Generation using DC-GANs for Digital Art [4.9631159466100305]
  我々は,安定かつ異質なアートジェネレーションのために,敵対的な訓練を施した深層生成ネットワークのコンセプトを提唱する。 この研究は主に、DC-GAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Network)の使用に焦点を当て、GANトレーニングにおける共通の落とし穴に対処する技術を探っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-06T23:06:46Z)
• A Generic Approach for Enhancing GANs by Regularized Latent Optimization [79.00740660219256]
  本稿では,事前学習したGANを効果的かつシームレスに拡張できる,エミュレーティブモデル推論と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。 我々の基本的な考え方は、ワッサーシュタイン勾配流法を用いて与えられた要求に対する最適潜時分布を効率的に推算することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T05:22:50Z)
• Modeling Artistic Workflows for Image Generation and Editing [83.43047077223947]
  与えられた芸術的ワークフローに従う生成モデルを提案する。 既存の芸術作品の多段画像編集だけでなく、多段画像生成も可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T17:54:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。