Použití Conditional Adversarial Networks pro kolorování a stylizaci skic
Conditional Adversarial Networks for Colorization and Stylization of Hand-drawn Sketches
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Barbora Dědková
Supervisor
Tolias Georgios
Opponent
Sýkora Daniel
Field of study
Informatika a počítačové vědyStudy program
Otevřená informatikaInstitutions assigning rank
katedra kybernetikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Conditional generative adversarial networks se učí mapování z jednoho prostoru do druhého. Jsou ideální k digitálnímu zpracování obrazu, jakým je například kolorování. Počáteční prostor pro mapování je v tomto případě mapa hran či obrysů. Cílový prostor je pak obarvený obraz původních obrysů daného předmětu. Tato závěrečná práce se věnuje mapování ručně kreslených skic na jejich obarvené verze. Konkrétně se soustředí na obarvení skic ve stylu klipart a komiksových obrázků. Hlavním cílem práce je prozkoumat různý design použitých sítí nebo vlastnosti datasetů a získat tak informaci o možnostech této metody. Conditional generative adversarial networks learn a mapping from one domain to another. They are ideal for image transformation tasks such as colorization. The initial domain in colorization is an edge map. The output would be the colorized image. This thesis explores said setting in a domain of hand-drawn sketches. The networks train to colorize the drawings in a vector art or comic style. The main goal is to examine various approaches to the network design and the data set attributes to obtain information about the model's capabilities.
Collections
- Bakalářské práce - 13133 [777]
Related items
Showing items related by title, author, creator and subject.
-
Apriorní modely pro rubustní adversariální hluboké učení
Author: Jose Ananias Hilario Reyes; Supervisor: Flach Boris; Opponent: Schlesinger Dmitrij
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2019-06-18)Hluboké sítě naučené standardními metodami diskriminačního učení jsou náchylné k protichůdným vzorům. Výcvik nepřátelsky robustních hlubokých sítí proto vyžaduje nové metody učení. Jednou zajímavou možností je zahrnout ... -
Analýza výrazu tváře z NIR obrazu
Author: Tomáš Kalabis; Supervisor: Hejda Jan; Opponent: Spěvák Jan
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2024-06-08)Analýza výrazu obličeje (FER) je již dlouho významným tématem v oblasti počítačového vidění se zaměřením na předpovídání diskrétních emočních stavů a predikci hodnot v Circumplex Model of Affect modelu - sofistikovaného ... -
Rozšíření dat pomocí generativních adversariálních sítí
Author: Iveta Šárfyová; Supervisor: Friedjungová Magda; Opponent: Vašata Daniel
(České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre., 2020-06-19)Většina dat z reálného světa není rovnoměrně rozdělena do odpovídajících tříd, ale je nevyvážená, což může mít velký vliv na kvalitu predikce klasifikačních modelů. Obecný přístup k řešení tohoto problému je modifikace ...