从单视图生成多视图图像
计算机视觉与模式识别
2018-02-28 v4 多媒体
摘要
本文解决一个具有挑战性的问题——如何仅从单视图输入生成多视图衣物图像。为了从输入生成具有不同视图的逼真图像，我们提出了一种称为 VariGANs 的新图像生成模型，它结合了变分推断与生成对抗网络（GANs）的优势。我们提出的 VariGANs 模型以从粗到细的方式而非单次生成（其会遭受严重伪影）来生成目标图像。它首先执行变分推断以建模对象的全局外观（例如形状和颜色）并生成具有不同视图的粗图像。以生成的低分辨率图像为条件，它随后进行对抗学习以填充细节并生成与输入细节一致的图像。在两个服装数据集 MVC 和 DeepFashion 上进行的大量实验表明，就更一致的全局外观以及更丰富和更锐利的细节而言，我们的模型生成的新视图图像比现有方法生成的更可信。
引用
@article{arxiv.1704.04886,
title = {Multi-View Image Generation from a Single-View},
author = {Bo Zhao and Xiao Wu and Zhi-Qi Cheng and Hao Liu and Zequn Jie and Jiashi Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.04886},
year = {2018}
}