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insight - Computer Vision - # 內容可控繪畫生成

以互動式草圖重塑多元藝術風格的內容可控繪畫生成


Core Concepts
本文提出了一個統一的框架「Neural-Polyptych」,通過無縫整合手繪草圖與原畫片段,實現了大尺度、高分辨率的藝術繪畫創作。
Abstract

本文提出了一個名為「Neural-Polyptych」的統一框架,用於通過互動式手繪草圖和原畫片段的無縫整合,實現大尺度、高分辨率的藝術繪畫創作。

該框架採用了一個多尺度的生成對抗網絡(GAN)架構,將生成過程分為兩部分:一部分負責識別全局特徵,另一部分負責識別局部特徵。為了增強用戶草圖輪廓生成的語義細節保真度,作者引入了一種對應注意力(Correspondence Attention)模塊,利用參考庫(Reference Bank)策略。最終結果通過仔細地融合這些局部元素,同時保持全局一致性而實現。

這種方法使得數字繪畫的生成能夠適應多樣的藝術表達,並使用戶能夠以可控的方式重塑內容。作者驗證了這種方法在東西方繪畫風格中的適用性。此外,該框架還可用於大型畫作擴展、紋理洗牌、風格轉換、壁畫修復和重組等應用。

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Stats
「Neural-Polyptych」框架可以生成高達1024x1024分辨率的數字繪畫。 在生成512x512分辨率的圖像時,第一階段推理耗時約20毫秒,第二階段超分辨率耗時約120毫秒。 生成512x512分辨率圖像時,GPU顯存消耗約8.6GB,生成1024x1024分辨率圖像時消耗約34.5GB。
Quotes
「本文提出了一個統一的框架『Neural-Polyptych』,通過無縫整合手繪草圖與原畫片段,實現了大尺度、高分辨率的藝術繪畫創作。」 「為了增強用戶草圖輪廓生成的語義細節保真度,作者引入了一種對應注意力(Correspondence Attention)模塊,利用參考庫(Reference Bank)策略。」 「這種方法使得數字繪畫的生成能夠適應多樣的藝術表達,並使用戶能夠以可控的方式重塑內容。」

Deeper Inquiries

如何進一步提高生成繪畫的語義一致性和細節保真度?

要進一步提高生成繪畫的語義一致性和細節保真度,可以考慮以下幾個策略: 增強語義信息的輸入:在用戶提供的草圖中,除了基本的線條外,還可以引入顏色掩碼或語義分割圖,這樣可以幫助模型更好地理解每個區域的內容和風格,從而生成更具語義一致性的作品。 改進參考庫的質量:通過擴展和優化參考庫(Reference Bank),引入更多高質量的藝術作品,並進行更細緻的分類和聚類,模型可以在生成過程中獲取更豐富的細節和風格信息,從而提高生成結果的細節保真度。 多尺度生成技術:利用多尺度生成對抗網絡(Multi-scale GAN),逐步引入細節,這樣可以在生成過程中保持全局一致性,同時在局部細節上進行精細調整,從而達到更高的細節保真度。 強化學習和自適應調整:通過引入強化學習技術,讓模型在生成過程中根據用戶的反饋進行自適應調整,這樣可以不斷優化生成的結果,提升語義一致性和細節的真實感。

該框架是否可以應用於其他類型的創作,如音樂或文學創作?

該框架的核心思想是基於生成對抗網絡(GAN)和內容可控的生成技術,這些技術的應用不僅限於繪畫創作,還可以擴展到其他類型的創作,如音樂和文學創作。 音樂創作:可以借鑒該框架中的內容可控生成技術,通過用戶提供的音樂片段或旋律草圖,生成新的音樂作品。利用音樂特徵的提取和生成模型,可以實現風格轉換和音樂片段的重組,創造出新的音樂作品。 文學創作:在文學創作中,可以利用類似的生成模型,根據用戶提供的文本片段或主題,生成新的故事情節或詩歌。通過訓練模型理解文學風格和結構,能夠生成具有特定風格的文學作品。 跨媒介創作:該框架的靈活性使其能夠在不同媒介之間進行創作,通過將視覺藝術、音樂和文學結合,創造出多維度的藝術作品,這樣的跨媒介創作能夠激發更豐富的藝術表達。

如何利用生成的數字繪畫創作進行更深層次的藝術探索和表達?

利用生成的數字繪畫創作進行更深層次的藝術探索和表達,可以考慮以下幾個方面: 主題和風格的實驗:藝術家可以利用該框架生成不同風格和主題的數字繪畫,通過不斷實驗和調整,探索新的藝術表達方式,這樣的過程能夠激發創意並拓展藝術視野。 互動式創作:通過與觀眾的互動,藝術家可以收集觀眾的反饋和建議,進一步調整和優化生成的作品,這樣的互動不僅能夠增強觀眾的參與感,還能促進藝術家的創作靈感。 多樣化的媒介融合:將生成的數字繪畫與其他藝術形式結合,如音樂、舞蹈或表演藝術,創造出跨媒介的藝術作品,這樣的融合能夠帶來全新的藝術體驗和表達方式。 社會和文化的反思:利用生成的數字繪畫,藝術家可以探討當代社會和文化議題,通過視覺藝術表達對社會現象的思考和反思,這樣的作品能夠引發觀眾的共鳴和討論。
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