SuperStyleNet：基于超像素风格编码器的深度图像合成
计算机视觉与模式识别
2021-12-20 v1
摘要
现有的图像合成方法利用基于卷积和池化层堆叠的风格编码器从输入图像生成风格码。然而，由于小规模物体往往在这种下采样过程中被“冲淡”，编码向量未必包含相应图像的局部信息。本文中，我们提出基于超像素风格编码器的深度图像合成，命名为 SuperStyleNet。首先，我们基于超像素直接从原始图像提取风格码以考虑局部物体。其次，我们基于图分析恢复向量化风格码中的空间关系。因此，所提出的网络通过将风格码映射到语义标签实现高质量图像合成。实验结果表明，所提方法在视觉质量和定量度量上优于最先进的方法。此外，我们通过调整风格码实现了精细的空间风格编辑。
引用
@article{arxiv.2112.09367,
title = {SuperStyleNet: Deep Image Synthesis with Superpixel Based Style Encoder},
author = {Jonghyun Kim and Gen Li and Cheolkon Jung and Joongkyu Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.09367},
year = {2021}
}
备注
Accepted to BMVC 2021. Codes are available at https://github.com/BenjaminJonghyun/SuperStyleNet