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44 / 2022-09-20 14:03:54
基于条件连续标准化流的齿科图像合成
VR/AR交互设计
Draft Accepted
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%

Important Date

  • Conference Date

    Nov 18

    2022

    to

    Nov 20

    2022

  • Oct 25 2022

    Draft paper submission deadline

  • Nov 20 2022

    Final Paper Deadline

  • Nov 21 2022

    Registration deadline

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