Style transfer for text-based image manipulation

Autor: M?re, Martin Duarte
Přispěvatelé: Barros, Rodrigo Coelho
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS)
instacron:PUC_RS
Popis: A large amount of the data we produce nowadays is in the form of digital photographs, which increases the demand for photo editing applications. However, image manipulation has a steep learning curve; as such, it would be invaluable to automate or simplify this artistic process to make it more accessible. In this study, we investigate the use of a subset of natural language (more specifically, textual descriptions of objects) as input to automatize image manipulation. We propose a deep learning approach for the task of textbased image manipulation that combines adversarial learning and style transfer concepts. We evaluate our method, compare it to baseline approaches, and conclude that our results have competitive quality when compared to the current state-of-the-art. Grande parte dos dados que produzimos atualmente est?o na forma de fotografias digitais, o que aumenta a demanda por aplica??es de edi??o de imagens. Contudo, manipula??o de imagens cont?m uma curva de aprendizado ?ngreme; desta forma, seria extremamente valioso automatizar ou simplificar este processo art?stico para torn?-lo mais acess?vel. Neste estudo, n?s investigamos o uso de um subconjunto de linguagem natural (mais espec?ficamente, descri??es textuais de objetos) como entrada para automatizar a manipula??o de imagens. N?s propomos uma abordagem baseada em aprendizado produnfo para a tarefa de manipula??o de imagens baseada em texto que combina treinamento advers?rio e conceitos de transfer?ncia de estilo. N?s avaliamos nosso m?todo, comparamos com abordagens refer?ncia e conclu?mos que nossos resultados possuem qualidade competitiva quando comparados com o estado-da-arte.
Databáze: OpenAIRE
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