End to end 3D face model synthesis using textual descriptions
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 648190
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA FURKAN KIRAÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 101
Özet
Gerçek resim kalitesinde resimler üretebilen çeşitli üretici modeller olmasına rağmen, bu modeller üretilen resimleri kontrol edememektedir. Üretilen resimlerinin kontrolünü sağlayan Koşullu Çekişmeli Üretici Ağlar alanındaki araştırmalar oldukça limitlidir. Dahası, doğal dil yapısında verilen betimleyici açıklamaları kullanarak gerçekçi insan yüzü resmi üretebilen sinir ağları ile ilgili araştırmalar da yetersizdir. Üretilen resimler ya düşük kalitede olmakta, ya da çeşitlilik sağlayamamaktadır. Bu sorunu çözmek için, Stil Çekilmeli Üretici Ağlar (StyleGAN) yapısının bir çeşidi olan, ve yüksek boyuttaki özellikleri ayırıp, yüksek kaliteli, verilen betimlemeler üzerinde koşullanmış resimler üretebilen Koşullu Stil Çekişmeli Üretici Ağ (cStyleGAN) yapısını öne sürüyoruz. Ayrıca, CelebA veri kümesini, Tanımlama Üretim Modülü'müz (Description Generation Module) ile resimler için ürettiğimiz doğal dil yapısındaki, iki boyutlu resimlerin üretiminde kullanılacak olan koşullu üretici ağların eğitiminde faydalı olacak tanımlamalar ile genişletiyoruz. İki boyutlu resimler iyi bir bilgi sağlamasına rağmen, bir resmi farklı açılardan, farkı ışıklar altında, ve bir derinlik bilgisi ile gözlemlemek daha fazla bilgi iletebilir. Bu yüzden, verilen doğal dil tanımlamalarından üç boyutlu insan yüzü modelleri üretebilen uçtan uca yapımızı da öne sürüyoruz.
Özet (Çeviri)
Although there are various generative models that successfully generate photo-realistic images, these models have no way of controlling generated images. Research on conditional generative models, which allow us to control generated images, is quite limited. Furthermore, research on generating realistic human face images from given natural language descriptions is limited as well. Generated images are either low quality, or lack variance. To solve this problem, we propose Conditional StyleGAN (cStyleGAN), a variation of StyleGAN that is capable of separating high dimensional features and generating high quality images that are conditioned on supplied text descriptions. Our cStyleGAN is able to generate high quality human face images that align with the given text descriptions. We are also extending CelebA human face dataset with our Description Generation Module by providing additional natural language descriptions for images, which can be used in training of cGANs to generate 2D human face images. 2D images can provide good information. However, being able to see an image from different angles and in different illumination, and being able to see it with depth information as a 3D model can transmit more valuable information compared to 2D images. For this reason, we are also providing an end-to-end architecture for generating 3D facial structures from given natural language descriptions.
Benzer Tezler
- Investigation of the higher order structure of the spliceosomal RNA network
Başlık çevirisi yok
GİZEM DÖNMEZ
Doktora
İngilizce
2006
Tıbbi BiyolojiGeorg-August-Universität GöttingenPROF. DR. RALF FICNER
PROF. DR. REINHARD JAHN
- CT, MR kesitleri ve dijital görüntüler kullanılarak doktorların 3 boyutlu modellerinin oluşturulması ve değerlendirilmesi
3D reconstruction and evaluation of tissues by tissues by using CT, MR slices and dijital images
SEDAT DOĞAN
Doktora
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ALTAN
- Videodan derin öğrenme tabanlı duygu tanıma
Deep learning-based emotion recognition on video
ORHAN ATİLA
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULKADİR ŞENGÜR
- Derin öğrenme ağları kullanılarak 3B tıbbi görüntü tanımlanması
3D medical image recognition using deep learning networks
ROUBA OMAR ALAHMAD ALOSMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU