基于生成图像先验的语义照片编辑
计算机视觉与模式识别
2020-09-15 v2 图形学
机器学习
摘要
尽管 GANs 在根据用户草图、文本或语义标签合成图像方面近期取得成功，但用 GANs 操纵现有自然照片的高层属性仍具挑战性，原因有二。首先，GANs 难以精确复现输入图像。其次，操纵后新合成的像素常与原始图像不匹配。本文中，我们通过将 GANs 学习的图像先验适配到单幅图像的图像统计来解决这些问题。我们的方法能准确重建输入图像并合成与输入图像外观一致的新内容。我们在若干语义图像编辑任务上演示了我们的交互系统，包括合成与背景一致的新物体、移除不需要的物体以及改变物体外观。针对多种现有方法的定量与定性比较证明了我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2005.07727,
title = {Semantic Photo Manipulation with a Generative Image Prior},
author = {David Bau and Hendrik Strobelt and William Peebles and Jonas Wulff and Bolei Zhou and Jun-Yan Zhu and Antonio Torralba},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.07727},
year = {2020}
}
备注
SIGGRAPH 2019