Sgrgan: sketch-guided restoration for traditional Chinese landscape paintings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Image restoration is a prominent field of research in computer vision. Restoring broken paintings, especially ancient Chinese artworks, is a significant challenge for current restoration models. The difficulty lies in realistically reinstating the intricate and delicate textures inherent in the original pieces. This process requires preserving the unique style and artistic characteristics of the ancient Chinese paintings. To enhance the effectiveness of restoring and preserving traditional Chinese paintings, this paper presents a framework called Sketch-Guided Restoration Generative Adversarial Network, termd SGRGAN. The framework employs sketch images as structural priors, providing essential information for the restoration process. Additionally, a novel Focal block is proposed to enhance the fusion and interaction of textural and structural elements. It is noteworthy that a BiSCCFormer block, incorporating a Bi-level routing attention mechanism, is devised to comprehensively grasp the structural and semantic details of the image, including its contours and layout. Extensive experiments and ablation studies on MaskCLP and Mural datasets demonstrate the superiority of the proposed method over previous state-of-the-art methods. Specifically, the model demonstrates outstanding visual fidelity, particularly in the restoration of landscape paintings. This further underscores its efficacy and universality in the realm of cultural heritage preservation and restoration.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle