Latente Codes für pluralistische Bildergänzung: Eine effiziente Methode zum Füllen großer Löcher in Bildern

Belangrijkste concepten

Unser Verfahren lernt latente Priors in Form diskreter Codes, um fehlende Bildbereiche kohärent und vielfältig zu ergänzen, auch bei sehr großen Löchern.

Samenvatting

Die Kernidee des Verfahrens ist es, die Bildergänzung in zwei Schritte zu unterteilen: Zunächst wird das Eingangsbild in diskrete latente Codes zerlegt, wobei nur die sichtbaren Bildregionen berücksichtigt werden. In einem zweiten Schritt wird mithilfe eines bidirektionalen Transformers die Vorhersage der fehlenden Codes durchgeführt. Schließlich werden die vorhergesagten Codes mit Merkmalen aus dem Originalbild kombiniert, um das vollständige Bild zu synthetisieren.
Durch diese Aufteilung in Codevorhersage und Bildsynthese kann das Verfahren große, freiformige Löcher in Bildern sehr effektiv und vielfältig ergänzen. Im Vergleich zu anderen Methoden erzielt es deutlich bessere Ergebnisse sowohl in Bezug auf die visuelle Qualität als auch die Diversität der Ergänzungen.

Statistieken

Die Methode wurde auf den Datensätzen Places365-Standard und CelebA-HQ evaluiert, die jeweils über 1,8 Millionen bzw. 24.183 Trainingsbilder enthalten.
Für die Evaluation wurden drei verschiedene Maskierungseinstellungen verwendet: kleine zufällige Löcher, große zufällige Löcher und große zentrale Rechtecklöcher.

Citaten

"Unser Verfahren lernt latente Priors in Form diskreter Codes, um fehlende Bildbereiche kohärent und vielfältig zu ergänzen, auch bei sehr großen Löchern."
"Durch diese Aufteilung in Codevorhersage und Bildsynthese kann das Verfahren große, freiformige Löcher in Bildern sehr effektiv und vielfältig ergänzen."

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Don't Look into the Dark

by Haiwei Chen,... om arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18186.pdf

Diepere vragen

Wie könnte das Verfahren erweitert werden, um auch semantisch komplexe Objekte wie Möbel oder Personen in den ergänzten Bildregionen zu erzeugen?

Um semantisch komplexe Objekte wie Möbel oder Personen in den ergänzten Bildregionen zu erzeugen, könnte das Verfahren durch die Integration von semantischen Segmentierungsinformationen erweitert werden. Indem das Modell lernt, semantische Segmente im Bild zu identifizieren und zu verstehen, könnte es gezieltere und realistischere Ergänzungen für solche Objekte generieren. Dies würde eine zusätzliche Schicht an Kontext und Verständnis für die Bildinpainting-Aufgabe bieten, was zu präziseren und kohärenteren Ergebnissen führen könnte. Darüber hinaus könnte die Integration von Objekterkennungsmodellen oder speziellen Netzwerkarchitekturen, die auf die Repräsentation komplexer Objekte spezialisiert sind, die Fähigkeit des Modells verbessern, solche Elemente in den ergänzten Bildbereichen zu generieren.

Welche Auswirkungen hätte es, wenn das Verfahren direkt auf Pixelebene anstelle von diskreten Codes arbeiten würde?

Wenn das Verfahren direkt auf Pixelebene anstelle von diskreten Codes arbeiten würde, könnte dies zu einer erhöhten Rechenkomplexität und einem höheren Ressourcenbedarf führen. Die Verwendung von diskreten Codes ermöglicht eine effiziente Repräsentation und Komprimierung der Informationen, was zu einer leichteren Handhabung und Verarbeitung führt. Durch die Arbeit auf Pixelebene könnte das Modell anfälliger für Overfitting werden und möglicherweise Schwierigkeiten haben, konsistente und realistische Ergebnisse zu erzielen, insbesondere in Bezug auf die Vielfalt der generierten Bilder. Darüber hinaus könnte die direkte Arbeit auf Pixelebene zu einer erhöhten Anfälligkeit für Rauschen und Ungenauigkeiten führen, da die Komplexität der Pixelwerte im Vergleich zu diskreten Codes viel höher ist.

Inwiefern lässt sich das Konzept der getrennten Codevorhersage und Bildsynthese auf andere Bildbearbeitungsaufgaben wie Bildtranslation oder Bildmanipulation übertragen?

Das Konzept der getrennten Codevorhersage und Bildsynthese kann auf andere Bildbearbeitungsaufgaben wie Bildtranslation oder Bildmanipulation übertragen werden, um hochwertige und vielfältige Ergebnisse zu erzielen. Indem das Modell zunächst diskrete Codes für relevante Merkmale oder Strukturen im Bild lernt und diese dann zur Synthese von Bildern verwendet, kann es eine bessere Kontrolle über den Generierungsprozess und die Vielfalt der Ergebnisse bieten. In der Bildtranslation könnte dies bedeuten, dass das Modell zunächst relevante Merkmale oder Stile lernt und dann verschiedene Übersetzungen oder Stile für das Ausgabebild generiert. Bei der Bildmanipulation könnte das Modell diskrete Codes für verschiedene Manipulationsoperationen erlernen und diese dann gezielt auf das Eingangsbild anwenden, um verschiedene manipulierte Versionen zu erzeugen. Durch die Trennung von Merkmalsvorhersage und Synthese können präzisere, konsistentere und vielfältigere Ergebnisse erzielt werden, die für verschiedene Bildbearbeitungsaufgaben von Vorteil sind.