面向卡通剧集的跨域生成模型研究
计算机视觉与模式识别
2017-10-03 v1
摘要
我们研究生成对抗网络（GAN）以对一种特定类型的图像进行建模：电视卡通帧。卡通特别有趣，因为它们的视觉外观强调了场景中重要的语义信息，同时抽象掉了不太重要的细节，但每个卡通系列都有独特的艺术风格，以不同的方式执行这种抽象。我们考虑了一个由两部流行电视卡通剧集《Family Guy》和《The Simpsons》的图像组成的数据集。我们考察了 GAN 在独立训练以及联合在两个领域上训练时，从这两个领域分别生成图像的能力。我们发现，尽管在无监督设置下，即使训练数据没有提供它们之间的标记对齐，生成模型也可能有能力找到这两个图像领域之间的语义级对应关系。
引用
@article{arxiv.1710.00755,
title = {A Study of Cross-domain Generative Models applied to Cartoon Series},
author = {Eman T. Hassan and David J. Crandall},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.00755},
year = {2017}
}