HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

التركيب الصور الفوتوغرافية باستخدام شبكات التكرار المتسلسلة

Qifeng Chen; Vladlen Koltun
التركيب الصور الفوتوغرافية باستخدام شبكات التكرار المتسلسلة
الملخص

نقدم نهجًا لدمج الصور الفوتوغرافية بناءً على التخطيطات الدلالية. بالنظر إلى خريطة تسميات دلالية، ينتج هذا النهج صورة ذات مظهر فوتوغرافي تتوافق مع التخطيط المدخل. وبذلك، يعمل هذا النهج كمحرك رسم يأخذ مواصفات دلالية ثنائية الأبعاد للمشهد وينتج صورة فوتوغرافية متناظرة. على عكس الأعمال الحديثة والمعاصرة، لا يعتمد نهجانا على التدريب المعادي (adversarial training). نوضح أن الصور الفوتوغرافية يمكن دمجها من التخطيطات الدلالية بواسطة شبكة تغذية واحدة ذات هيكل مناسب، مدربة من البداية إلى النهاية بهدف الانحدار المباشر. يتدرج النهج المقدم بسلاسة إلى الدقة العالية؛ وقد أظهرنا ذلك من خلال دمج صور فوتوغرافية بدقة 2 ميجابكسل، وهي الدقة الكاملة لمجموعة البيانات التي تم التدريب عليها. أجريت تجارب حسية واسعة على مجموعات بيانات للمشاهد الخارجية والداخلية أثبتت أن الصور التي تم دمجها باستخدام النهج المقدم أكثر واقعية بكثير من البدائل الأخرى. يمكن مشاهدة النتائج في الفيديو الإضافي الموجود على الرابط: https://youtu.be/0fhUJT21-bs

التركيب الصور الفوتوغرافية باستخدام شبكات التكرار المتسلسلة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI