التركيب والتحكم الدلالي للصور عالية الدقة باستخدام شبكات GAN الشرطية

نقدم طريقة جديدة لتكوين صور ذات دقة عالية وواقعية فائقة من خرائط التسميات الدلالية باستخدام شبكات المواجهة التوليدية الشرطية (GANs الشرطية). لقد مكّنت شبكات GANs الشرطية من مجموعة متنوعة من التطبيقات، ولكن النتائج غالباً ما تكون محدودة بدقة منخفضة وما زالت بعيدة عن الواقعية. في هذا البحث، ننتج نتائج بصرية جذابة بحجم 2048x1024 باستخدام خسارة مواجهة جديدة، بالإضافة إلى هياكل مولدة ومميزة متعددة المقاييس جديدة. علاوة على ذلك، نوسع إطارنا لتشمل التلاعب البصري التفاعلي بميزتين إضافيتين. أولاً، ندمج معلومات تقسيم كائنات الحالة، مما يمكّن من التلاعب بالكائنات مثل إزالة/إضافة الكائنات وتغيير فئة الكائن. ثانياً، نقترح طريقة لإنتاج نتائج متنوعة عند تقديم نفس الإدخال، مما يسمح للمستخدمين بتحرير مظهر الكائنات تفاعلياً. تُظهر دراسات آراء البشر أن طرقنا تتفوق بشكل كبير على الطرق الموجودة حالياً، مما يعزز كل من جودة وتوفيق دقة تكوين الصور وتحريرها العميق.