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#52
summarized by : Ho Ching Chiu
どんな論文か?
マスクした画像に最も対応しているz_hatを反復推論で探し、そのz_hatをpre-trained GANの生成器などに放り込んでマスク部分を生成するという、Image inpaintingのひとつの手法(iterative-inference)を、事前にGANと別のz_hatをpredictするDeep NNを訓練することにより、single-passにできる。
新規性
LSTMを導入することにより、生成部分のフレーム間の一貫性が保て、video inpaintingにもよく対応している。
結果
これまでのiterative-inference手法と比べて数百倍速く、画質もより良い。single-passのreconstruction lossによる手法と比べても画質は良い。256x256まではできる。
その他(なぜ通ったか?等)
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