Master'sOpen Access

Mixgan: Dual path stylegan fusion for diverse and editable inpainting

2025
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Ayşegül Dündar Boral

Abstract (TR)

Üretken modeller görüntü içboyama alanını ileriye taşımış olsa da, özellikle yeniden yapılandırma doğruluğu ile düzenlenebilirlik arasında denge kurmakta zorlanan üretken çekişmeli ağlar için, mevcut içerikle sorunsuz bütünleşen çeşitli ve düzenlenebilir sonuçlar elde etmek önemli bir zorluktur. Bu çalışma, tek bir üretken çekişmeli ağ tabanlı sistem içinde çeşitliliği, doğruluğu ve kullanıcı kontrolünü birleştirerek bu eksiklikleri gidermek için özgün bir yöntem sunmaktadır. İlk olarak, yeni bir mimari, biri kodlanmış görüntüden diğeri ise rastgele bir gizil örneklemden gelen paralel üretim yolları kullanarak Style-GAN'in öznitelik uzayından faydalanır. Çift yönlü geri beslemeli özgün karıştırma ağları sayesinde bu yollar, gizil uzay yerine öznitelik uzayında dinamik olarak hizalanır. Bu da yapısal bütünlüğü koruyan, çeşitli ve yüksek kaliteli içboyamalar sağlar. Ardından, önerilen yöntem, bilgi darboğazına sahip maskelenmiş atlama bağlantıları kullanarak doğruluk-düzenlenebilirlik dengesini mükemmelleştirir. Bu, modeli eksik bölgeler için düzenlenebilir düşük frekanslı kodlara güvenmeye zorlarken, görünür kısımları kusursuzca yeniden oluşturmak için yüksek frekanslı öznitelikleri kullanır. Sonuç olarak, önceki çalışmalardaki yaygın yapaylıkların üstesinden gelinerek pürüzsüz sınır geçişleri ve özniteliğe özgü düzenlemeler için kontrol korunur. Bu katkılar bir araya geldiğinde, üretken çekişmeli ağ tabanlı görüntü içboyamayı ileriye taşıyan sağlam bir çözüm sunar. Sunulan yöntem, öznitelik uzayında çalışarak ve bilgi akışını yöneterek çeşitli, yüksek doğruluklu ve düzenlenebilir içerik üretmede üstün başarı gösterir. Kapsamlı deneyler, hem kalite hem de çeşitlilik açısından mevcut yaklaşımları geride bıraktığını ve görüntü içboyama ile düzenleme için hızlı, kontrol edilebilir bir sistem sunduğunu göstermektedir.

Author

Dr. Mustafa Utku Aydoğdu

How to Cite

Mustafa Utku Aydoğdu (Yüksek Lisans Tezi). Mixgan: Dual path stylegan fusion for diverse and editable inpainting, 2025, Bilkent University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Bilkent University