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又是GAN!改个TAG,你就能对图片为所欲为了 | 2分钟论文

发布时间:2018-02-13 10:34:05 来源: 责任编辑:Q三

这里是,雷锋字幕组编译的 Two Minute Papers专栏,每周带大家用碎片时间阅览前沿技术,了解AI领域的最新研究成果。

原标题 High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs

翻译 | 刘宁    校对 | 凡江    整理 | 凡江

本期所介绍的内容是——从语义图上获得高分辨率图片。语义图是一幅彩色图片,图上的不同色块代表不同种类物体,如行人、汽车、交通标志、建筑物等。

只需要在输入的语义图上修改相应标签,就能把混凝土路面变成土路,把树替换成建筑等等。

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通常,我们采用光线模拟程序或光栅化来产生语义图。但是AI研究者提出:为什么我们要使用光栅,而不是编写一个可以自己合成图像的学习算法?

下面的生成对抗网络将一张语义图作为输入,并由此生成了一张高分辨率的逼真的图像。之前的技术多数只能生成粗糙的低分辨率的图片,看起来也不真实。而这个研究却生成了2k乘1k分辨率的图像,已经很接近全高清的照片。

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当我们想手动编辑一张真实的照片里的内容时,传统的方法需要具备Photoshop等专业工具的技能。即使是很简单的编辑也要耗费大量精力,因为人眼是非常难以欺骗的。而语义图方法的优点就是,不需要太多专业技能就可以很容易实现编辑。例如,我们可以通过将供选的物体填充到语义标注图中来控制生成的图片。

这项技术不仅仅适用于室外交通图片,它还可以对人脸细节进行编辑。例如,可以用此方法简单地添加胡子。把这项技术和之前的pix2pix和CRN技术做了比较,我们可以看出新技术生成的图片的质量,图像在分辨率上也有明显提高。

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巧妙的一点在于,语义图不仅仅用于标识,它还生成了一幅边界图,使算法输出分割得更好的图片。

生成的边界图像和语义标签一样非常有用。另一个技巧是创建多个鉴别器网络,并在不同精度的图像上使用它们。

论文&代码 原址 https://tcwang0509.github.io/pix2pixHD/


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