检索结果-南通市图书馆

Co-occurrence based texture synthesis

Computational Visual Media 2022年第2期8卷 289-302页

作者： Anna Darzi Itai Lang ashutosh taklikar Hadar Averbuch-Elor Shai Avidan Tel Aviv University Tel Aviv 6997801Israel Cornell-Tech Cornell UniversityNYCNY10044USA

As image generation techniques mature,there is a growing interest in explainable representations that are easy to understand and intuitive to *** this work,we turn to co-occurrence statistics,which have long been used for texture analysis,to learn a controllable texture synthesis *** propose a fully convolutional generative adversarial network,conditioned locally on co-occurrence statistics,to generate arbitrarily large images while having local,interpretable control over texture *** encourage fidelity to the input condition,we introduce a novel differentiable co-occurrence loss that is integrated seamlessly into our framework in an end-to-end *** demonstrate that our solution offers a stable,intuitive,and interpretable latent representation for texture synthesis,which can be used to generate smooth texture morphs between different *** further show an interactive texture tool that allows a user to adjust local characteristics of the synthesized texture by directly using the co-occurrence values.

关键词： co-occurrence texture synthesis deep learning generative adversarial networks(GANs)

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