近期,課題組甘言海博士關于紋理生成的論文“Arbitrary-Scale Texture Generation From Coarse-Grained Control”被CCF A類期刊《IEEE Transactions on Image Processing》接收,。IEEE TIP是計算機視覺領域的國際頂級期刊,,其影響因子為11.041 。
現有的基于深度學習的紋理合成方法都集中在對紋理生成的細粒度控制上,。由于大多數這些方法所采用的網絡總是與單個示范紋理聯系在一起,在對各種紋理進行建模時,,必須訓練大量的網絡,。在本文中,我們建議直接從粗粒度的控制或高層知識指導中生成紋理,,如紋理類別,、感知屬性和語義描述。我們通過將紋理的生成過程解析為三層貝葉斯層次模型來完成這一任務,。一個粗粒度的信號首先決定了馬爾可夫隨機場的分布,,然后用馬爾可夫隨機場來模擬最終輸出紋理的分布。最后,,從采樣的馬爾可夫隨機場分布中生成輸出紋理,。本文所提出的方法將紋理創(chuàng)建和紋理合成整合到一個框架用于實時生成紋理,并使用戶能夠隨時獲得具有任意尺度的紋理圖像,。廣泛的實驗表明,,所提出的方法能夠生成符合用戶定義的紋理圖像。
論文鏈接:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9875113
作者:Yanhai Gan; Feng Gao; Junyu Dong; Sheng Chen