FurryGAN：高质量前景感知图像合成
计算机视觉与模式识别
2022-08-23 v1
摘要
前景感知图像合成旨在生成图像及其前景掩码。一种常见方法是将图像表述为前景图像与背景图像的掩码混合。这是一个具有挑战性的问题，因为它容易陷入平凡解，即其中一方图像压倒另一方，亦即掩码完全填满或完全为空，前景与背景未被有意义地分离。我们提出 FurryGAN，其包含三个关键组件：1) 强制前景图像与合成图像均须逼真；2) 将掩码设计为粗掩码与细掩码的组合；3) 在判别器中以辅助掩码预测器引导生成器。我们的方法以完全无监督的方式生成具有极其精细 alpha 掩码的真实图像，这些掩码覆盖了毛发、皮毛与胡须。
引用
@article{arxiv.2208.10422,
title = {FurryGAN: High Quality Foreground-aware Image Synthesis},
author = {Jeongmin Bae and Mingi Kwon and Youngjung Uh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.10422},
year = {2022}
}
备注
Accepted to ECCV 2022. Project page: https://jeongminb.github.io/FurryGAN