要約
私たちは、バイナリの疎なエッジと平坦な色域から詳細な画像を純粋に再構成する普遍的な画像再構築手法を提案します。絵画の手順に着想を得て、私たちのフレームワークは生成対抗ネットワークに基づいて、3つのフェーズで構成されています：模倣フェーズではネットワークの初期化を目指し、その後、生成フェーズで初步的な画像を再構成します。さらに、洗練フェーズでは初步的な画像を最終出力へと詳細化するために利用されます。このフレームワークにより、疎な入力情報から豊富な高周波数の詳細を生成することが可能になります。また、画像からスタイル潜在空間を暗黙的に分離する手法の欠点を探求し、当モデルにおける明示的な色域が制御性と解釈性において優れた性能を発揮することを示しています。実験では、現実的な画像の再構成や手描きの下書きを満足できる絵画に変換する点で優れた結果を得ています。さらに、エッジから画像への変換領域において、当モデルPI-RECは現実感と精度の評価において既存の最先端手法よりも定量的および定性的に優れた性能を発揮しています。