交互式全景图像生成迎来新突破！昇腾CANN论文登上CVPR，全面提升生成算法体验

人工智能

2023-11-23 23:39:41

昇腾CANN：解锁图像生成交互性，开启AI视觉革命

在计算机视觉领域的盛会上——CVPR 2022，基于昇腾CANN的开创性论文《交互式图像合成与全景布局生成》闪耀登场。这一论文入选，彰显了昇腾CANN在图像生成算法交互性领域的重大突破，将为用户带来更出色、更直观的全景图像生成体验。

交互性的黎明：解锁图像生成的新境界

全景图像生成算法的交互性一直备受困扰。传统算法往往难以实时响应用户的编辑需求，生成的图像也难免有瑕疵。基于昇腾CANN的论文《交互式图像合成与全景布局生成》从交互性入手，提出了一种创新的解决方案，实现了全景图像生成算法交互性的质的飞跃。

算法的创新：分阶段处理，提升交互性

论文的创新之处在于将全景图像生成过程分解为两个阶段：全景布局生成和图像合成。在布局生成阶段，算法通过语义分割输入图像，生成一张全景布局图，标明图像中不同区域的类别。在图像合成阶段，算法根据布局图和用户的编辑，生成最终的全景图像。

这种分阶段的处理方式极大提升了交互性。用户可在布局生成阶段实时调整图像布局，无需等待图像重新合成。同时，算法在图像合成阶段引入了多尺度特征融合技术，大大提升了图像生成质量。

CVPR 入选：实力认证，彰显硬核实力

CVPR（计算机视觉与模式识别会议）是计算机视觉领域的顶级会议，每年吸引来自全球的顶尖专家提交论文。今年的CVPR 2022收到了创纪录的投稿数量。基于昇腾CANN的论文能从众多投稿中脱颖而出，充分证明了昇腾CANN在图像生成算法领域的技术领先性。

昇腾CANN：图像生成加速引擎，赋能AI视觉革命

昇腾CANN是一个面向昇腾AI处理器的、高性能神经网络推理框架。它提供了全面的优化和部署工具，助力开发者快速构建和部署高性能AI应用程序。

在全景图像生成领域，昇腾CANN提供了强大的计算能力和丰富的开发工具，帮助算法开发者充分发挥硬件性能，加速图像生成过程。同时，昇腾CANN与业界领先的图像处理工具无缝对接，为开发者提供了更便捷、更高效的开发环境。

昇腾CANN的出现，极大地促进了全景图像生成算法的发展，为AI视觉革命注入新的动能。相信在不久的将来，基于昇腾CANN的图像生成算法将广泛应用于影视、游戏、建筑等行业，为人们带来更精彩、更震撼的视觉体验。

代码示例

import tensorflow as tf
import numpy as np

# Define the input image
input_image = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, None, 3])

# Generate the panoramic layout
layout_generator = tf.keras.Model(...)  # TODO: Define the layout generator model

layout = layout_generator(input_image)

# Generate the panoramic image
image_generator = tf.keras.Model(...)  # TODO: Define the image generator model

image = image_generator(layout)

# Train the models
# ...  # TODO: Define the training process

# Save the models
layout_generator.save('layout_generator.h5')
image_generator.save('image_generator.h5')

# Use the models to generate panoramic images
new_layout = layout_generator.predict(input_image)
new_image = image_generator.predict(new_layout)