为了解决这个问题,我们提出了空间自适应归一化(spatially-adaptive normalization),这是一个条件归一化层,它通过空间自适应、学习转换,来调节输入语义布局的激活,并能在整个网络中有效地传播语义信息。 我们在几个有挑战性的数据集上进行了实验,包括 COCO-Stuff [4, 32]、ADE20K [58] 和 Cityscapes [9]。我们表明...
论文:Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization 源码:github.com/NVlabs/SPADE 算法效果 这是一篇图像合成的论文,输入是分割mask,输出生成的图像。 以下是在不同类型的数据集(Coco、ADE20k等)上训练的模型效果,可以看出合成效果很不错。
认为直接利用正则层会洗掉图像中原有的语义信息。提出了一种spatially-adaptive的正则化。 条件图像合成方法区别在于输入数据的类型。例如以类别为条件的模型、以图像为输入的image-to-image等。非条件正则层包括Local Response Normalization、BN、IN、LN等。然而条件正则层不同的是依赖于外部数据,例如Conditional BN、Adap...
SemanticImageSynthesiswithSpatially-AdaptiveNormalizationTaesungPark1∗Ming-YuLiu2Ting-ChunWang2Jun-YanZhu2,31UCBerkeley2NVIDIA3MITCSAILskyseatreecloudmountaingrassFigure1:Ourmodelallowsusercontroloverbothsemanticandstyleassynthesizinganimage.Thesemantic(e.g.,existenceofatree)iscontrolledviaalabelmap(visualizedin...
【图像合成】Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization #开源论文# #CVPR 2019# 本文是UC Berkeley、英伟达和MIT发表于CVPR 2019的工作。采用英伟达官网的介绍就是,GauGAN可以为从建筑师...
内容提示: Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive NormalizationTaesung Park 1∗ Ming-Yu Liu 2 Ting-Chun Wang 2 Jun-Yan Zhu 2,31 UC Berkeley 2 NVIDIA 3 MIT CSAILskyseatreecloudmountaingrassFigure 1: Our model allows user control over both semantic and style as synthesizing an image....
paper | Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization(2019) SPADE GAN 还没有认真看
GauGAN: semantic image synthesis with spatially adaptive normalizationdoi:10.1145/3306305.3332370Taesung ParkMing-Yu LiuTing-Chun WangJun-Yan ZhuACMInternational Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques
@inproceedings{park2019SPADE, title={Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization}, author={Park, Taesung and Liu, Ming-Yu and Wang, Ting-Chun and Zhu, Jun-Yan}, booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition}, year={2019} } ...
论文链接:Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization 摘要 本文提出一种去归一化的方法,给网络输入带标签的语义分割图,输出合成的逼真图像。 介绍 条件图像合成是指根据特定的输入数据生成逼真图像的任务。开创性的工作通过从单张图像或图像集合中提取图像块来生成输出图像。较新的方法直接使用神经网...