StyleCineGAN：使用预训练StyleGAN生成风景微动摄影
计算机视觉与模式识别
2024-03-22 v1 人工智能
图形学
摘要
我们提出了一种方法，能够使用预训练的StyleGAN从静态风景图像自动生成微动摄影（cinemagraph）。受近期无条件视频生成成功的启发，我们利用强大的预训练图像生成器来合成高质量的微动摄影。与先前主要利用预训练StyleGAN潜空间的方法不同，我们的方法将其深度特征空间同时用于GAN反演和微动摄影生成。具体而言，我们提出了多尺度深度特征扭曲（MSDFW），它在不同分辨率下对预训练StyleGAN的中间特征进行扭曲。通过使用MSDFW，生成的微动摄影具有高分辨率，并展现出逼真的循环动画效果。我们通过用户研究以及与最先进的微动摄影生成方法和使用预训练StyleGAN的视频生成方法的定量比较，证明了我们方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2403.14186,
title = {StyleCineGAN: Landscape Cinemagraph Generation using a Pre-trained StyleGAN},
author = {Jongwoo Choi and Kwanggyoon Seo and Amirsaman Ashtari and Junyong Noh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.14186},
year = {2024}
}
备注
Project website: https://jeolpyeoni.github.io/stylecinegan_project/