Style transfer for text-based image manipulation

Abstract

Grande parte dos dados que produzimos atualmente estão na forma de fotografias digitais, o que aumenta a demanda por aplicações de edição de imagens. Contudo, manipulação de imagens contém uma curva de aprendizado íngreme; desta forma, seria extremamente valioso automatizar ou simplificar este processo artístico para torná-lo mais acessível. Neste estudo, nós investigamos o uso de um subconjunto de linguagem natural (mais específicamente, descrições textuais de objetos) como entrada para automatizar a manipulação de imagens. Nós propomos uma abordagem baseada em aprendizado produnfo para a tarefa de manipulação de imagens baseada em texto que combina treinamento adversário e conceitos de transferência de estilo. Nós avaliamos nosso método, comparamos com abordagens referência e concluímos que nossos resultados possuem qualidade competitiva quando comparados com o estado-da-arte.