Geri Dön

Diverse inpainting and editing with semantic conditioning

Semantik koşullama ile çeşitli tamamlama ve düzenleme

  1. Tez No: 892558
  2. Yazar: HAKAN SİVÜK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL DÜNDAR BORAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Semantik haritayı takip ederek piksellerin doldurulmasını içeren semantik görüntü düzenleme, hem bağlama uyum sağlanması hem de semantik haritalara uyulmasını gerektiren zorlu bir görevdir. Önceki yöntemlerin çoğu, silinen görüntülerden tüm bilgiyi kodlamaya çalışmaktadır. Ancak, bir araba gibi bir nesne sahneye eklendiğinde, yalnızca bağlamdan yola çıkarak stilinin kodlanması mümkün değildir. Farklı sonuçlar üretebilen modeller, resmin üretilen ve silinmemiş bölümleri arasında oluşan keskin sınırları engellemekte zorlanmaktadırlar. Ayrıca, önceki yöntemler, görünür ve kısmen görünür nesnelerin stillerini farklı şekillerde kodlayabilecek bir mekanizmaya sahip olmadıkları görülmektedir ve bu durum performanslarını sınırlandırmaktadır. Bu çalışmada, stil kodlama ve üretilen resimlerde tutarlılığı sağlamak amacıyla görünür ve kısmen görünür nesneleri yeni bir mekanizma ile kodlayabilen bir yaklaşım öneriyoruz. Önceki koşullu görüntü üretimi ve semantik görüntü düzenleme algoritmalarıyla kapsamlı karşılaştırmalar sonucunda yöntemimizin mevcut en iyi yöntemlere kıyasla önemli ölçüde iyileştirme sağladığını göstermektedir. Yöntemimiz sadece daha iyi nicel sonuçlar elde etmekle kalmayıp aynı zamanda sonuçlarda çeşitlilik de sunmaktadır. Yayınlanan kod ve demo için lütfen proje web sayfasına bakınız: https://github.com/hakansivuk/DivSem.

Özet (Çeviri)

Semantic image editing involves filling in pixels according to a given semantic map, a complex task that demands contextual harmony and precise adherence to the semantic map. Most previous approaches attempt to encode all information from the erased image, but when adding an object like a car, its style cannot be inferred only from the context. Models capable of producing diverse results often struggle with smooth integration between generated and existing parts of the image. Moreover, existing methods lack a mechanism to encode the styles of fully and partially visible objects differently, limiting their effectiveness. In this work, we introduce a framework incorporating a novel mechanism to distinguish between visible and partially visible objects, leading to more consistent style encoding and improved final outputs. Through extensive comparisons with existing conditional image generation and semantic editing methods, our experiments demonstrate that our approach significantly outperforms the state-of-the-art. In addition to improved quantitative results, our method provides greater diversity in outcomes. For code and a demo, please visit our project page at https://github.com/hakansivuk/DivSem.

Benzer Tezler

  1. Image inpainting with diffusion models and generative adversarial networks

    Difüzyon modelleri ve çekişmeli üretici ağları ile görüntü tamamlama

    AHMET BURAK YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL DÜNDAR BORAL

  2. Unsupervised anomaly detection on brain fractional anisotropymaps by inpainting with denoising diffusion probabilistic models

    Gürültü giderici difüzyon olasılık modelleri ile iç boyamayoluyla beyin fraksiyonel anizotropi haritalarındadenetimsiz anormallik tespiti

    BURHAN YUSUF ARAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilim ve TeknolojiYeditepe Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ANDAÇ HAMAMCI

  3. Automated earthwork progress monitoring for construction projects

    İnşaat projeleri için otomatik hafriyat ilerleme takibi

    AHMET BAHADDİN ERSÖZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ONUR PEKCAN

  4. Cumhuriyetin ilanından günümüze Türk resminde kadın imgesi ve biçimsel yaklaşımlar

    Woman image and formal approaches in Turkish painting from the proclamation of the republic to the nowadays

    ÖMER YÜKSEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Güzel SanatlarTekirdağ Namık Kemal Üniversitesi

    Resim Ana Sanat Dalı

    PROF. MELİHAT TÜZÜN

  5. Resim sanatında uyku teması ve metaforları

    Sleep theme and metaphors in painting

    MENEKŞE ÜNSAL YALÇIN

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Güzel SanatlarSelçuk Üniversitesi

    Resim Ana Sanat Dalı

    PROF. DR. ZUHAL ARDA