초록
우리는 의미적 레이아웃에서 사진 이미지를 합성하기 위한 준모수적 접근 방식을 제시합니다. 이 접근 방식은 모수적과 비모수적 기술의 보완적인 강점을 결합합니다. 비모수적 구성요소는 훈련 이미지 세트에서 구축된 이미지 조각들의 메모리 뱅크입니다. 테스트 시 새로운 의미적 레이아웃이 주어지면, 메모리 뱅크는 심층 네트워크에 소스 자료로 제공되는 사진 참조를 검색하는 데 사용됩니다. 합성은 제공된 사진 자료를 활용하는 심층 네트워크에 의해 수행됩니다. 여러 의미 분할 데이터셋에 대한 실험 결과, 제시된 접근 방식이 최근 순전히 모수적인 기술보다 현저히 더 실제적인 이미지를 생성함을 보여줍니다. 결과는 부록 영상(https://youtu.be/U4Q98lenGLQ)에서 확인할 수 있습니다.