用于改进像素艺术表示的 Pixel VQ-VAE
计算机视觉与模式识别
2022-09-23 v2 机器学习
摘要
机器学习在图像处理方面取得了巨大成功。然而，这项工作的焦点很大程度上集中于真实图像，忽略了如像素艺术等更小众的艺术风格。此外，许多关注像素组的传统机器学习模型在像素艺术上表现不佳，因为其中单个像素十分重要。我们提出了 Pixel VQ-VAE，一种专门学习像素艺术表示的 VQ-VAE 模型。我们表明它在嵌入质量以及下游任务性能上均优于其他模型。
引用
@article{arxiv.2203.12130,
title = {Pixel VQ-VAEs for Improved Pixel Art Representation},
author = {Akash Saravanan and Matthew Guzdial},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.12130},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 2 figures. Experimental AI in Games Workshop (EXAG) 2022