使用扩散——生成对抗网络合成巴迪克图案
计算机视觉与模式识别
2023-07-25 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
巴迪克（Batik）是艺术与工艺的独特融合，是印尼社会一种独特的艺术与技术创造。巴迪克图案的研究主要集中在分类上。然而，进一步的研究可扩展至巴迪克图案的合成。生成对抗网络（GANs）一直是生成合成数据的重要深度学习模型，但常面临结果稳定性与一致性的挑战。本研究聚焦于使用 StyleGAN2-Ada 和扩散（Diffusion）技术生成逼真且高质量的合成巴迪克图案。StyleGAN2-Ada 是 GAN 模型的一种变体，将图像中的风格与内容方面分离，而扩散技术向数据中引入随机噪声。在巴迪克语境下，StyleGAN2-Ada 与扩散用于生成逼真的合成巴迪克图案。本研究还对模型架构进行了调整，并使用了精心整理的巴迪克数据集。主要目标是协助巴迪克设计师或工匠以高效的生产时间和成本制作独特且优质的巴迪克图案。基于定性与定量评估，结果表明所测试模型能够生成逼真且优质的巴迪克图案，具有更精细的细节和丰富的艺术变化。数据集与代码可访问：https://github.com/octadion/diffusion-stylegan2-ada-pytorch
引用
@article{arxiv.2307.12122,
title = {Synthesis of Batik Motifs using a Diffusion -- Generative Adversarial Network},
author = {One Octadion and Novanto Yudistira and Diva Kurnianingtyas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.12122},
year = {2023}
}