abcd : Anybody Can Draw

का वर्णन abcd

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From spade's project page :
We propose spatially-adaptive normalization, a simple but effective layer for synthesizing photorealistic images given an input semantic layout. Previous methods directly feed the semantic layout as input to the network, which is then processed through stacks of convolution, normalization, and nonlinearity layers. We show that this is suboptimal because the normalization layers tend to wash away semantic information. To address the issue, we propose using the input layout for modulating the activations in normalization layers through a spatially-adaptive, learned transformation. Experiments on several challenging datasets demonstrate the advantage of the proposed method compared to existing approaches, regarding both visual fidelity and alignment with input layouts. Finally, our model allows users to easily control the style and content of synthesis results as well as create multi-modal results.
कुदाल के परियोजना पृष्ठ से:
हम स्थानिक रूप से अनुकूली सामान्यीकरण का प्रस्ताव करते हैं, एक इनपुट अर्धचालक लेआउट दिए गए फोटोरिअलिस्टिक छवियों को संश्लेषित करने के लिए एक सरल लेकिन प्रभावी परत है। पिछले तरीके सीधे नेटवर्क के इनपुट के रूप में सिमेंटिक लेआउट को फ़ीड करते हैं, जो तब दृढ़ीकरण, सामान्यीकरण और गैर-प्रभावकारी परतों के ढेर के माध्यम से संसाधित होता है। हम दिखाते हैं कि यह सबऑप्टिमल है क्योंकि सामान्यीकरण की परतें अर्थ संबंधी जानकारी को दूर कर देती हैं। समस्या को हल करने के लिए, हम एक स्थानिक रूप से अनुकूली, सीखा परिवर्तन के माध्यम से सामान्यीकरण परतों में सक्रियण को संशोधित करने के लिए इनपुट लेआउट का उपयोग करने का प्रस्ताव करते हैं। कई चुनौतीपूर्ण डेटासेट पर प्रयोग, मौजूदा दृष्टिकोण की तुलना में प्रस्तावित पद्धति का लाभ दिखाते हैं, दोनों दृश्य निष्ठा और इनपुट लेआउट के साथ संरेखण के बारे में। अंत में, हमारा मॉडल उपयोगकर्ताओं को आसानी से शैली और संश्लेषण परिणामों की सामग्री को नियंत्रित करने के साथ-साथ बहु-मोडल परिणाम बनाने की अनुमति देता है।