TextureGAN：用纹理块控制深度图像合成

本文中，我们研究了由草图、颜色和纹理引导的深度图像合成。以往的图像合成方法可以通过草图和颜色笔触进行控制，但我们首次探讨了纹理控制的应用。我们允许用户在草图上任意位置和尺度放置纹理补丁，以控制所需的输出纹理。我们的生成网络学会了根据这些纹理建议合成对象。为了实现这一目标，我们在对抗损失和内容损失之外开发了一种局部纹理损失来训练生成网络。我们使用从真实图像生成的草图和从独立纹理数据库中采样的纹理进行了实验，结果表明，我们提出的算法能够生成符合用户控制的合理图像。消融研究表明，与直接应用现有方法相比，我们提出的流程可以生成更加逼真的图像。