FrankenGAN

Los modelos de masa de edificios gruesos se generan ahora rutinariamente a escalas que van desde edificios individuales hasta ciudades enteras. Estos modelos pueden ser abstraídos a partir de mediciones en bruto, generados proceduralmente o creados manualmente. Sin embargo, estos modelos suelen carecer de detalles geométricos o texturales significativos, lo que los hace inapropiados para una visualización directa. Introducimos el problema de decorar automáticamente y de manera realista tales modelos añadiendo detalles geométricos y texturas semánticamente consistentes. Basándonos en el reciente éxito de las redes generativas adversariales (GANs), proponemos FrankenGAN, una cascada de GANs que crea detalles plausibles en múltiples escalas a través de grandes vecindarios. Las diversas GANs están sincronizadas para producir distribuciones de estilo consistentes sobre edificios y vecindarios. Proporcionamos al usuario control directo sobre la variabilidad de la salida. Le permitimos especificar interactivamente el estilo a través de imágenes y manipular deslizadores adaptados al estilo para controlar la variabilidad del mismo. Probamos nuestro sistema en varios ejemplos a gran escala. Las salidas generadas se evalúan cualitativamente a través de un conjunto de estudios perceptuales y se encuentran que son realistas, semánticamente plausibles y consistentes en estilo.