HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

TextureGAN: التحكم في التركيب العميق للصور باستخدام قطع النسيج

Zhuang Liu Jingdong Wang

الملخص

في هذا البحث، ندرس توليد الصور العميقة بمساعدة الرسم التخطيطي واللون والنسيج. يمكن التحكم في طرق توليد الصور السابقة باستخدام الرسم التخطيطي وسكتشات الألوان، ولكننا أول من يفحص التحكم بالنسيج. نسمح للمستخدم بوضع قطعة نسيج على رسم تخطيطي في مواقع ومقاييس عشوائية للتحكم في النسيج المرغوب في الإخراج. شبكتنا المولدة تتعلم إنشاء أشياء متسقة مع هذه الاقتراحات النسيجية. لتحقيق ذلك، نطور خسارة نسيج محلية بالإضافة إلى الخسارة المعادية وخسارة المحتوى لتدريب الشبكة المولدة. نجري التجارب باستخدام رسوم تخطيطية تم إنشاؤها من صور حقيقية وأنسجة تم استخلاصها من قاعدة بيانات نسيج منفصلة، وتظهر النتائج أن خوارزميتنا المقترحة قادرة على إنتاج صور معقولة ومخلصة للتحكم المستخدم. دراسات الاستبعاد تظهر أن خط أنابيبنا المقترحة يمكنها إنتاج صور أكثر واقعية من تعديل الطرق الحالية مباشرة.请注意,这里的“scales”翻译为“مقاييس”,这是在阿拉伯语中表示图像缩放比例的常用词汇。“Ablation studies”翻译为“دراسات الاستبعاد”,这是指通过移除系统的一部分来评估其影响的研究方法。其他术语如“generative network”、“adversarial and content loss”等都采用了通用的阿拉伯语科技译法。


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
TextureGAN: التحكم في التركيب العميق للصور باستخدام قطع النسيج | مستندات | HyperAI