MambaPainter：单步基于笔触的神经渲染
计算机视觉与模式识别
2024-10-17 v1
摘要
笔触基渲染旨在通过预测画笔笔顺序列将输入图像重构为油画风格。传统方法逐笔预测或由于笔顺数量可预测的限制需要多个推理步骤，导致翻译速度不够高效，限制了实际应用。在本研究中，我们提出了MambaPainter，能够在单一步推理中预测超过100个画笔笔顺，实现快速翻译。我们通过引入选择性状态空间模型来实现此序列预测。此外，我们引入了一种对补丁基渲染的简单扩展，用于将高分辨率图像进行翻译，通过最小增加计算成本来提高视觉质量。实验结果表明，MambaPainter能够比最先进的方法更有效率地将输入翻译为油画风格图像。代码可在 https://github.com/STomoya/MambaPainter 获取。
引用
@article{arxiv.2410.12524,
title = {MambaPainter: Neural Stroke-Based Rendering in a Single Step},
author = {Tomoya Sawada and Marie Katsurai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.12524},
year = {2024}
}
备注
Accepted to SIGGRAPH Asia 2024 posters