使用生成对抗网络进行端到端中国山水画创作
计算机视觉与模式识别
2020-11-12 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
当前基于 GAN 的艺术生成方法因依赖条件输入而产生缺乏原创性的作品。此处我们提出 Sketch-And-Paint GAN（SAPGAN），首个无需条件输入、端到端生成中国山水画的模型。SAPGAN 由两个 GAN 组成：SketchGAN 用于生成边缘图，PaintGAN 用于后续的边缘到画作翻译。我们的模型在一个此前从未用于生成研究的中国传统山水画新数据集上训练。一项 242 人的视觉图灵测试研究表明，SAPGAN 画作被误认为人类作品的频率为 55%，显著优于基线 GAN 生成的画作。我们的工作为真正的机器原创艺术生成奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2011.05552,
title = {End-to-End Chinese Landscape Painting Creation Using Generative Adversarial Networks},
author = {Alice Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.05552},
year = {2020}
}
备注
This research is an extension of Alice Xue's senior thesis at Princeton University. The paper will be published in the proceedings of IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2021 and presented at the conference