核心概念
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。
摘要
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。
統計資料
「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。
引述
「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。」