老虎斑马“；混合“什么样的脸CVPR19论文提出纹理混合器，不同的图案实现平滑过渡-开源-量子比特

如何在一次修改中减少拼凑感？让我们来看看这篇cvpr19论文

[马里兰大学][马克斯·普朗克]情报学研究所[Adobe]的研究人员提出了一种新的纹理混合器纹理混合器。

利用深度学习和GAN，实现了用户可控的纹理图像插值，融合了两种不同的纹理图案，实现了平滑自然的过渡。

结果如下：。

你觉得融合纹理就结束了吗？还有其他有趣的应用程序。例如，它实现了纹理画笔功能。

而且，也可以看到由每个物种的动物组合而成的毛皮花纹的渐变。

狗+熊≠熊

长颈鹿和豹皮的颜色搭配也没有问题

老虎和斑马的皮毛和花纹也会自然变化

这种有趣的研究还分享了资源。

目前，更多的展示、编码、培训测试数据集、训练有素的模型和补充材料已在项目GitHub上释放。

纹理混合器：可控制的Synthesis and Interpolation of Texture提供了纹理混合的诀窍。

通过采样可控性和任意数量的纹理采样之间的插值，提出了一种新的纹理混合器纹理混合器。

这是一个在重建任务和生成任务中训练的神经网络，将纹理投射到潜在的空间，通过线性插值投射到图像区域，保证直观控制和实际生成结果的质量。

合成整体的流程如下。

在上图中，箭头和圆圈表示张量数据的运算。背景颜色突出了任务的不同阶段。梯形表示可训练组件。

考虑到潜在[张量]，Texture Mixer使用了三种直观的潜在空间运算：提环、中介和洗牌。

三种运算方式各有任务，包括用于将空间纹理扩展到任意尺寸并行运算、用于结合两个以上潜在区域的纹理的插值运算、用于减少相邻的潜在[张量]的小块的重复的多级混合运算、然后解码这些新的潜在[张量]进行插值。

结果表明，这种纹理混合方法优于许多标准。研究人员还在测试纹理溶解、纹理画笔和动物交配

在纹理数据集中执行纹理溶解任务：

结果是这样的

在纹理画笔任务中，研究人员发现1024×分别选择1024调色板上的4个原始纹理区域，然后使用各自的纹理绘制新的文字。

例如，生成CVPR四个字符时，即使不使用纹理差异也很明显。

在动物混合动力中，将狗和熊的毛皮花纹融合在一起，合成了狗+熊=熊的动物。

最后，我们使用地球纹理和动物纹理数据集对合成纹理质量进行了定量评估。粗体字是最好的结果，下划线是第二好的结果，红色在各指标中显示出很高的数值。

因此，纹理混合器在控制性、平滑性和真实性等方面的性能还算不错。

最后我用雷达图可视化了结果。

最初的4个是基线法，之后的3个是消除候补法，结果这个新方法在所有指标上都超过了基线性能，在各维度上都取得了比较高的结果。

论文于宁毕业于中国学部华中科技大学，现在是美国马里兰大学和德国马克斯普朗计算机研究所的博士生。

根据个人主页，主要研究计算机视觉、计算机图形和深度学习，希望建立视觉和图形问题之间的互补性。

除于君之外，Adobe的研究员Connelly Barnes、Eli Shechtman、Sohrab Amirghodsi、Michal Lukac也参加了。

是传送门

是论文的地址。

https：//arxiv.org/abs/1901.03447

GitHub地址。

https：//GitHub。com / ningyu1991 texturemixer

-完成-

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