Graph2Pix：一种基于图的图像到图像翻译框架
计算机视觉与模式识别
2021-08-24 v1
摘要
本文提出一种基于图的图像到图像翻译框架用于图像生成。我们利用从流行创意平台Artbreeder（http://artbreeder.com）收集的丰富数据，该平台中用户通过插值多个GAN生成图像来创作艺术品。这种创建新图像的独特方式形成了树状结构，可追踪特定图像创作的历史数据。受此结构启发，我们提出一种名为Graph2Pix的新型图到图像翻译模型，其以图及对应图像为输入，生成单张图像作为输出。我们的实验表明，在基准指标上Graph2Pix能够优于若干图像到图像翻译框架，包括LPIPS（提升25%）与人类感知研究（n=60），其中用户在81.5%的情况下偏好本方法生成的图像。我们的源代码与数据集公开于https://github.com/catlab-team/graph2pix。
引用
@article{arxiv.2108.09752,
title = {Graph2Pix: A Graph-Based Image to Image Translation Framework},
author = {Dilara Gokay and Enis Simsar and Efehan Atici and Alper Ahmetoglu and Atif Emre Yuksel and Pinar Yanardag},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.09752},
year = {2021}
}