Texture Reformer：迈向快速通用的交互式纹理迁移
计算机视觉与模式识别
2021-12-07 v1 人工智能
摘要
本文提出texture reformer，一种基于神经网络的快速通用框架，用于带用户指定引导的交互式纹理迁移。挑战在于三个方面：1)任务的多样性，2)引导图的简洁性，3)执行效率。为应对这些挑战，我们的核心思路是采用一种新颖的前馈多视角多阶段合成流程，包括I)全局视角结构对齐阶段，II)局部视角纹理细化阶段，以及III)整体效果增强阶段，以由粗到精的方式合成具有连贯结构与精细纹理细节的高质量结果。此外，我们还引入了一种新颖的免学习视角特定纹理重整(VSTR)操作及一种新的语义图引导策略，以实现更准确的语义引导且保持结构的纹理迁移。在多种应用场景上的实验结果证明了我们框架的有效性与优越性。相较于最先进的交互式纹理迁移算法，它不仅取得更高质量的结果，更显著的是速度快了2-5个数量级。代码见https://github.com/EndyWon/Texture-Reformer。
引用
@article{arxiv.2112.02788,
title = {Texture Reformer: Towards Fast and Universal Interactive Texture Transfer},
author = {Zhizhong Wang and Lei Zhao and Haibo Chen and Ailin Li and Zhiwen Zuo and Wei Xing and Dongming Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.02788},
year = {2021}
}
备注
Accepted by AAAI2022