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基于条件连续标准化流的齿科图像合成
全文录用
简国堂 / 浙江工商大学
田彦 / 浙江工商大学

尽管感知损失的引入使得图像合成的质量有了显著提升, 但由于目前基于示例的图像合成方法学习到的风


格特征的分布的表达能力不足; 对牙齿的几何及反射率属性的估计不准确及不能平衡局部和全局的样式模式, 导致


齿科图像仍然是一个具有挑战性的任务. 针对上述问题, 本文提出一种基于流模型的牙齿合成方法. 它通过显式地


学习参考图片的光照信息, 并作为连续归一化流的条件来学习一个条件分布. 此外, 为了平衡全局与局部的风格, 本


文提出了一个风格自适应模块. 实验结果表明, 该模型合成的牙齿图像的风格不一致和光照信息缺失问题得到有效


改善. 本文方法在 FID(Fréchet Inception Distance)及 SSIM (Structural Similarity)上分别提升了 22.5%及 3.6%

重要日期
  • 会议日期

    11月18日

    2022

    11月20日

    2022

  • 10月25日 2022

    初稿截稿日期

  • 11月20日 2022

    终稿截稿日期

  • 11月21日 2022

    注册截止日期

主办单位
中国仿真学会
中国图象图形学会
中国计算机学会
承办单位
北京航空航天大学云南研究院
云南大学
云南艺术学院
昆明理工大学
协办单位
虚拟现实技术与系统国家重点实验室(北京航空航天大学)
北京市混合现实与新型显示工程技术研究中心(北京理工大学)
计算机辅助设计与图形学国家重点实验室(浙江大学)
文旅部闽台非遗文化数字化保护与智能处理文化和旅游部重点实验室(厦门大学)
云南省人工智能重点实验室(昆明理工大学)
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