Dec, 2023

揭示空间：从室内空间图像中获取具有建筑意义的语义描述

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TL;DR该研究论文旨在通过提出的模型从二维场景中提取具有建筑意义的语义描述，通过训练合成生成的图像以及相应的高级建筑结构，使用像素级比较评估，在真实环境中对其性能进行测试和评估。
computer visionarchitectural designsemantic content extractiongenerative adversarial networkimage-to-image translation
发现论文，激发创造
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    Apr, 2023

  • 从属性和语义布局学习生成室外场景图像

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    Dec, 2016

  • 室内三维场景的简单有效合成

    研究如何从 1 或多张图像中合成逼真的室内 3D 场景，采用了基于图像的 GAN 来直接映射成高分辨率的 RGB-D 图像，及在 VLN 训练中进行空间干扰以提高成功率。

    Apr, 2022

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    Jan, 2023

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    通过语义感知的计算机视觉技术，将艺术作品转化为照片般写实的图像，降低了艺术数据与真实数据的视觉差距，并取得了分类、检测和分割任务的表现优化。

    Nov, 2018

  • 具深度先验知识的室内场景 3D 合成

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    Feb, 2022

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    Jan, 2021

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    该研究提出使用基于类比的语义控制生成城市场景的方法，并证明该方法在各项指标和城市场景基准测试中优于现有基线。 此外，作者还证明了用于数据增强的实用性。

    Jun, 2021

  • GAN 参数空间的语义图像编辑导航

    本文研究如何扩展 GAN 模型可达到的视觉效果，通过在生成器参数空间中探索方向，发现了许多可解释性方向，这是非常重要的，因为这些方向可以用于语义操作，这些操作无法通过转换潜在的向量代码实现。

    Nov, 2020

  • 三维室内场景语言引导的语义风格转移

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    Aug, 2022