ECCVDec, 2019

场景图像生成中规范表示的学习

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TL;DR通过学习数据中的规范图形表征，我们提出了一种新模型，以改进复杂视觉场景的图像生成，并在 Visual Genome、COCO 和 CLEVR 三个基准测试上展示了模型的改进性能。
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发现论文，激发创造
  • 从场景图生成图像

    提出了一种利用场景图生成图像的模型，其中包括图形卷积来处理输入图形、预测对象的边界框和分割掩模来计算场景布局，并使用级联细化网络将布局转换为图像，训练对抗鉴别器来确保生成的图像具有逼真度。

    Apr, 2018

  • 用于布局组合和补丁检索的简洁场景图

    提出了两种改进场景结构表示法的方法，通过启发式关系和极端点表示法，显著提高相关分数测量方法的性能，并演示了如何使用场景图检索与源查询语义相似的姿态约束图像块，这是实现逼真图像生成的重要一步。

    Apr, 2019

  • 无条件场景图生成

    本文提出了一个用于无条件生成场景图的生成模型 SceneGraphGen，通过层级循环架构直接学习带标签和有向图的概率分布，生成的场景图多样且遵循真实场景的语义模式，同时还证明了生成的图在图像合成、异常检测和场景图完整性方面的应用。

    Aug, 2021

  • 使用场景图实现交互式图像生成

    本文提出了一种基于场景图的递增式图像生成模型，该模型通过使用递归神经网络、图卷积网络以及生成对抗网络来生成逼真的多对象图像，实验结果表明其在生成逐步增长场景图的情况下比其他方法更优。

    May, 2019

  • 利用外部知识和图像重建的场景图生成

    本文提出了一种利用外部知识和图像重建损失的新型场景图生成算法，提取外部常识知识以改进场景图的可推广性，并通过在场景图生成网络上引入辅助图像重建路径来解决嘈杂对象注释的偏差问题，全面实验证明我们的框架可以生成更好的场景图，并在 “视觉关系检测” 和 “视觉基因组” 两个基准数据集上实现了最先进的性能。

    Apr, 2019

  • 图形到三维：使用场景图端到端生成和操作三维场景

    这篇研究论文提出了直接从场景图形中生成形状的第一种方法，并利用图卷积网络（Graph Convolutional Networks）对物体类别、边缘类别、3D 形状和场景布局进行 VAE 训练，从而支持场景生成和修改。

    Aug, 2021

  • CommonScenes：使用场景图生成常识化的 3D 室内场景

    本文提出了一种基于场景图的全生成模型 CommonScenes，旨在通过抽象场景上下文，生成对应的可控三维场景。该模型通过两个分支的预测和生成实现对全局场景 - 对象及局部对象 - 对象关系的捕捉，同时保留形态多样性，从而在生成一致性、品质和多样性方面具有明显优势。

    May, 2023

  • 学习精细识别的规范化 3D 物体表示

    该研究提出了一种新型的精细物体识别框架，能够从一个单一的图像中学习恢复物体在三维空间中的变化，并在无需使用任何基准 3D 注释情况下，在图像集合上进行训练。

    Aug, 2021

  • 学习视觉通识以实现强健场景图生成

    论文提出了一种通过获取视觉常识来改善场景图生成模型的鲁棒性的方法，并使用 Transformer 模型结合场景图结构训练了 GLAT 模型，该模型可以纠正明显的错误。通过实验证明，该模型比其他方法更好地学习了视觉常识，并提高了最先进场景图生成模型的准确性。

    Jun, 2020

  • 从 3D 室内重建学习 3D 语义场景图

    本文提出了一种基于场景图的三维场景理解方法，它将场景中的实体组织成图形式，运用基于 PointNet 和 Graph Convolutional Networks（GCN）的学习方法实现了场景图的回归，并且引入了一个新的数据集 3DSSG 来支持该方法的应用和评估。

    Apr, 2020