基于分解掩码预测与注意力阴影填充的阴影生成
计算机视觉与模式识别
2024-01-05 v3
摘要
图像合成是指将前景物体插入背景图像中以获得合成图像。在本文中，我们专注于为插入的前景物体生成合理的阴影，以使合成图像更加真实。为补充现有的小规模数据集，我们利用渲染技术创建了一个称为 RdSOBA 的大规模数据集。此外，我们设计了一个名为 DMASNet 的两阶段网络，具有分解掩码预测与注意力阴影填充。具体而言，在第一阶段，我们将阴影掩码预测分解为边界框预测与形状预测。在第二阶段，我们关注参考背景阴影像素以填充前景阴影。大量实验证明我们的 DMASNet 取得了更好的视觉效果，并对真实合成图像具有良好泛化性。
引用
@article{arxiv.2306.17358,
title = {Shadow Generation with Decomposed Mask Prediction and Attentive Shadow Filling},
author = {Xinhao Tao and Junyan Cao and Yan Hong and Li Niu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.17358},
year = {2024}
}