基于生成对抗网络的可用户控制多纹理合成
计算机视觉与模式识别
2019-04-25 v2 机器学习
机器学习
摘要
我们提出了一种基于生成对抗网络（GANs）并具有用户控制机制的新型多纹理合成模型。用户控制能力允许显式指定应由模型生成的纹理。该特性源于使用一个编码器部分，其为数据集中的每种纹理学习一个潜在表示。为确保数据集覆盖度，我们使用一种对抗损失函数，对给定纹理的错误复现进行惩罚。在实验中，我们表明我们的模型能够为大型数据集以及诸如高分辨率照片集合等原始数据学习具有描述性的纹理流形。此外，我们将我们的方法应用于生成3D纹理，并表明其优于现有基线。
引用
@article{arxiv.1904.04751,
title = {User-Controllable Multi-Texture Synthesis with Generative Adversarial Networks},
author = {Aibek Alanov and Max Kochurov and Denis Volkhonskiy and Daniil Yashkov and Evgeny Burnaev and Dmitry Vetrov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.04751},
year = {2019}
}
备注
8 pages paper, 17 pages supplementary material