AMICO：非模态实例合成
计算机视觉与模式识别
2022-10-13 v1 人工智能
机器学习
摘要
图像合成旨在将多个对象混合以形成协调的图像。现有方法通常假设对象被精确分割且完整。然而，此类假设在非受限场景中难以满足。我们提出非模态实例合成（Amodal Instance Composition），用于将不完美——可能不完整和/或分割粗糙——的对象合成到目标图像上。我们首先开发对象形状预测与内容补全模块以合成非模态内容。随后提出一种神经合成模型以无缝融合对象。我们的主要技术新颖性在于使用分离的前景/背景表示与融合掩码预测来缓解分割误差。我们的结果在公开 COCOA 与 KINS 基准上取得了最先进的性能，并在多样场景中获得了良好的视觉效果。我们展示了多种图像合成应用，如对象插入与去遮挡。
引用
@article{arxiv.2210.05828,
title = {AMICO: Amodal Instance Composition},
author = {Peiye Zhuang and Jia-bin Huang and Ayush Saraf and Xuejian Rong and Changil Kim and Denis Demandolx},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.05828},
year = {2022}
}
备注
Accepted to BMVC 2021, 20 oages, 12 figures