MIGS：基于场景图的元图像生成
计算机视觉与模式识别
2021-10-25 v1 机器学习
摘要
从场景图生成图像是迈向显式场景生成与操作的有前景的方向。然而，从场景图生成的图像缺乏质量，部分原因在于数据的高难度和多样性。我们提出 MIGS（基于场景图的元图像生成），这是一种基于元学习的方法，用于从图生成少样本图像，通过在不同任务集上训练，使模型能够适应不同场景并提高图像质量。通过以任务驱动的方式采样数据，我们使用元学习在基于场景属性分类的不同任务集上训练生成器。我们的结果表明，将这种元学习方法用于从场景图生成图像，在图像质量和捕获场景中的语义关系方面达到了最先进的性能。项目网站：https://migs2021.github.io/
引用
@article{arxiv.2110.11918,
title = {MIGS: Meta Image Generation from Scene Graphs},
author = {Azade Farshad and Sabrina Musatian and Helisa Dhamo and Nassir Navab},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.11918},
year = {2021}
}
备注
Accepted at BMVC 2021