Mar, 2020
学习可控图像合成的布局和风格可重构 GANs
Learning Layout and Style Reconfigurable GANs for Controllable Image Synthesis
Wei Sun, Tianfu Wu
TL;DR该论文提出了一种新的范例 (layout-to-mask-to-image) 来实现从给定布局生成物体掩膜的任务,给出了一种通过实例感知和布局感知归一化来实现物体掩膜水平的风格控制,使用生成对抗网络 (GANs) 在两个控制水平上进行风格控制的方法,并在 COCO-Stuff 数据集和 Visual Genome 数据集上获得了最新成果。