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Improving patch-based simulation using Generative Adversial Networks

Artificial Intelligence in Geosciences 2023年第1期4卷 76-83页

作者： Xiaojin Tan Eldad Haber Department of Earth and Ocean Science The University of British ColumbiaVancouverBCCanada

Multiple-Point simulation(MPS)is a geostatistical simulation technique commonly used to model complex geological patterns and subsurface *** have been a great variety of implementation methods developed within MPS,of which patch-based simulation is a more recently developed *** we have witnessed great progress in patch-based algorithms lately,they are still faced with two challenges:conditioning to point data and the occurrence of verbatim *** of them are partly due to finite size of Training image,from which a limited size of pattern database is *** address these questions,we propose a novel approach that we call Generative-patched-simulation(GPSim),which is based on Generative Adversarial Networks(GAN).With this method,we are able to generate sufficient(in theory an infinite)number of new patches based on the current pattern *** demonstrated by the results on a simple 2D binary image,this approach shows its potential to address the two issues and thus improve patch-based simulation methods.

关键词： Generative Adversial Networks patch-based simulation

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