회전 기반 연속 이미지 변환 기술 RoNet

Temel Kavramlar

RoNet은 이미지의 스타일 표현을 회전하여 연속적인 이미지 변환을 달성합니다. 스타일 표현을 회전 평면에 매핑하고 회전 모듈을 통해 자동으로 적절한 회전 평면을 학습합니다. 또한 패치 기반 의미론적 스타일 손실 함수를 설계하여 복잡한 텍스처의 사실적인 변환을 달성합니다.

Özet

RoNet은 연속적인 이미지 변환을 위한 새로운 회전 기반 솔루션을 제안합니다. 기존 접근법의 선형 가정의 한계를 극복하기 위해 이미지의 스타일 표현을 회전 평면에 매핑하고 자동으로 적절한 회전 평면을 학습합니다. 또한 복잡한 텍스처의 사실적인 변환을 위해 패치 기반 의미론적 스타일 손실 함수를 설계했습니다.

구체적으로:

• 스타일 표현을 회전 평면에 매핑하고 회전 모듈을 통해 자동으로 적절한 회전 평면을 학습합니다.
• 스타일 표현의 회전을 통해 단일 입력 이미지로 다양한 도메인 간 연속적인 변환을 달성합니다.
• 패치 기반 의미론적 스타일 손실 함수를 설계하여 복잡한 텍스처의 사실적인 변환을 달성합니다.

실험 결과, RoNet은 다양한 변환 시나리오(계절 변화, 실사 얼굴 → 만화 초상화, 주간 변화 등)에서 우수한 시각적 품질과 연속성을 보여줍니다.

İstatistikler

이미지의 스타일 표현을 회전 평면에 매핑하여 회전 각도 θ에 따라 연속적인 변환을 달성합니다.
단일 입력 이미지로 다양한 도메인 간 변환이 가능합니다.
패치 기반 의미론적 스타일 손실 함수를 통해 복잡한 텍스처의 사실적인 변환을 달성합니다.

Alıntılar

"RoNet은 이미지의 스타일 표현을 회전 평면에 매핑하여 연속적인 변환을 달성합니다."
"단일 입력 이미지로 다양한 도메인 간 변환이 가능합니다."
"패치 기반 의미론적 스타일 손실 함수를 통해 복잡한 텍스처의 사실적인 변환을 달성합니다."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

RoNet

by Yi Li,Xin Xi... : arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04474.pdf

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