Fugu-MT 論文翻訳(概要): DF-ACBlurGAN: Structure-Aware Conditional Generation of Internally Repeated Patterns for Biomaterial Microtopography Design

論文の概要: DF-ACBlurGAN: Structure-Aware Conditional Generation of Internally Repeated Patterns for Biomaterial Microtopography Design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28776v1
Date: Wed, 04 Feb 2026 11:05:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-06 02:36:13.130341
Title: DF-ACBlurGAN: Structure-Aware Conditional Generation of Internally Repeated Patterns for Biomaterial Microtopography Design
Title（参考訳）: DF-ACBlurGAN:生体材料マイクロトポグラフィー設計のための内部繰り返しパターンの構造認識条件生成
Authors: Rongjun Dong, Xin Chen, Morgan R Alexander, Karthikeyan Sivakumar, Reza Omdivar, David A Winkler, Grazziela Figueredo,
Abstract要約: 内部的に繰り返し、周期的な構造を持つ画像を生成することの学習は、機械学習とコンピュータビジョンモデルに根本的な課題をもたらす。本稿では, DF-ACBlurGANを提案する。このアプローチは、周波数領域反復スケール推定、スケール適応型ガウスボケリング、および単位セル再構成を統合し、シャープな局所特徴と安定した大域周期性とをバランスさせる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.037984340004948
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Learning to generate images with internally repeated and periodic structures poses a fundamental challenge for machine learning and computer vision models, which are typically optimised for local texture statistics and semantic realism rather than global structural consistency. This limitation is particularly pronounced in applications requiring strict control over repetition scale, spacing, and boundary coherence, such as microtopographical biomaterial surfaces. In this work, biomaterial design serves as a use case to study conditional generation of repeated patterns under weak supervision and class imbalance. We propose DF-ACBlurGAN, a structure-aware conditional generative adversarial network that explicitly reasons about long-range repetition during training. The approach integrates frequency-domain repetition scale estimation, scale-adaptive Gaussian blurring, and unit-cell reconstruction to balance sharp local features with stable global periodicity. Conditioning on experimentally derived biological response labels, the model synthesises designs aligned with target functional outcomes. Evaluation across multiple biomaterial datasets demonstrates improved repetition consistency and controllable structural variation compared to conventional generative approaches.
Abstract（参考訳）: 内部的に繰り返し、周期的な構造を持つ画像を生成することの学習は、局所的なテクスチャ統計とセマンティックリアリズムに最適化される機械学習とコンピュータビジョンモデルに根本的な課題をもたらす。この制限は、マイクロトポグラフィーの生体材料表面のような反復スケール、間隔、境界コヒーレンスを厳格に制御する必要があるアプリケーションで特に顕著である。本研究は, 生体材料設計を, 弱い監督とクラス不均衡の下で繰り返しパターンの条件付き生成を研究するためのユースケースとして機能する。本稿では, DF-ACBlurGANを提案する。このアプローチは、周波数領域反復スケール推定、スケール適応型ガウスボケリング、および単位セル再構成を統合し、シャープな局所特徴と安定した大域周期性とをバランスさせる。実験によって得られた生体応答ラベルを条件に、モデル合成は対象の機能的結果と整合した設計を行う。複数のバイオマテリアルデータセットによる評価は、従来の生成的アプローチと比較して繰り返し一貫性と制御可能な構造変化の改善を示す。

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