SketchLattice：用于草图操控的网格化表示
计算机视觉与模式识别
2021-08-27 v1
摘要
设计草图表示的关键挑战在于处理草图的抽象性与标志性特征。现有工作主要采用以下两种方式之一：(i) 将草图视为自然图像的像素化格式，使用现成的基于 CNN 的网络；(ii) 精心设计的矢量格式，利用绘制顺序的结构信息并使用基于 RNN 的序列方法。像素化格式缺乏对结构线索的直观利用，而矢量格式的草图在多数情况下并不存在，限制了其实际应用。因此，本文提出一种网格结构草图表示，不仅消除了需要矢量数据的瓶颈，还保留了矢量数据所提供的结构线索。本质上，草图网格是使用网格图从草图的像素化格式中采样得到的一组点。我们表明，网格结构特别易于进行结构更改，这极大地有利于生成任务的草图抽象建模。我们的网格表示可以使用图模型有效编码，其模型参数比现有 SOTA 少 13.5 倍。大量实验证明了草图网格在草图操控中的有效性，包括草图修复和图像到草图合成。
引用
@article{arxiv.2108.11636,
title = {SketchLattice: Latticed Representation for Sketch Manipulation},
author = {Yonggang Qi and Guoyao Su and Pinaki Nath Chowdhury and Mingkang Li and Yi-Zhe Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.11636},
year = {2021}
}
备注
accepted to ICCV 2021