基于多智能体深度强化学习的半色调生成
计算机视觉与模式识别
2022-10-20 v1 图形学
摘要
深度神经网络近期使用具有高并行度的普通卷积层在数字半色调中取得成功。然而，现有深度方法无法生成具有令人满意的蓝噪声特性的半色调，且需要复杂的训练方案。本文提出一种基于多智能体深度强化学习的半色调方法，称为 HALFTONERS，其学习一个共享策略以生成高质量半色调图像。具体而言，我们将每个二值像素值的决策视为一个虚拟智能体的动作，其策略通过低方差策略梯度训练。此外，蓝噪声特性由一种新颖的各向异性抑制损失函数实现。实验表明，我们的半色调方法在保持相对较快速度的同时生成高质量半色调。
引用
@article{arxiv.2207.11408,
title = {Halftoning with Multi-Agent Deep Reinforcement Learning},
author = {Haitian Jiang and Dongliang Xiong and Xiaowen Jiang and Aiguo Yin and Li Ding and Kai Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11408},
year = {2022}
}
备注
ICIP 2022