SAIR: Learning Semantic-aware Implicit Representation

📄 arXiv: 2310.09285v1 📥 PDF

作者: Canyu Zhang, Xiaoguang Li, Qing Guo, Song Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-13

💡 一句话要点

提出SAIR以解决图像重建中的语义信息缺失问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 隐式表示 图像重建 语义信息 图像修复 深度学习 计算机视觉 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有隐式表示方法忽视了像素间语义信息的连续性，导致在语义信息缺失时重建效果不佳。
  2. 本文提出的SAIR方法通过结合外观和语义信息，增强了隐式表示的鲁棒性，特别是在大区域缺失的情况下。
  3. 实验结果显示，SAIR在图像修复任务中显著优于当前最先进的方法，提升幅度明显。

📝 摘要（中文）

隐式表示法能够将连续域中的任意坐标映射到相应的颜色值，展现出强大的图像重建能力。然而，现有方法仅关注于构建连续的外观映射，忽视了像素间语义信息的连续性。因此，当输入图像的语义信息受到损坏时，重建效果往往不理想。为了解决这一问题，本文提出了一种语义感知隐式表示（SAIR），使每个像素的隐式表示依赖于其外观和语义信息。我们提出了一个包含两个模块的框架：1）为缺失大区域的图像构建语义隐式表示（SIR）；2）基于SIR构建外观隐式表示（AIR）。实验结果表明，我们的方法在图像修复任务中显著超越了现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有隐式表示方法在图像重建中对语义信息缺失的敏感性问题。现有方法往往无法有效处理输入图像中大区域缺失的情况，导致重建效果不理想。

核心思路：SAIR方法的核心在于将每个像素的隐式表示与其外观和语义信息相结合，使得即使在语义信息缺失的情况下也能进行有效重建。通过引入语义隐式表示（SIR）和外观隐式表示（AIR），增强了模型的鲁棒性。

技术框架：该框架主要包含两个模块：1）语义隐式表示（SIR），用于处理缺失区域的图像，通过文本对齐嵌入获取像素的语义信息；2）外观隐式表示（AIR），基于SIR进行颜色重建，无论输入像素是否缺失。

关键创新：最重要的创新点在于引入了语义信息作为隐式表示的一部分，使得模型在处理图像重建时能够更好地理解和利用语义上下文。这一设计与传统方法的根本区别在于对语义信息的重视。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡外观和语义信息的重建效果，同时在网络结构上进行了优化，以提高模型的学习效率和重建质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在图像修复任务中，SAIR方法的实验结果显示，其性能显著优于现有最先进的方法，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），有效证明了语义信息在隐式表示中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像修复、计算机视觉中的图像生成和增强现实等。通过提高图像重建的质量，SAIR方法能够在实际应用中提升用户体验，尤其是在处理缺失信息的情况下，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Implicit representation of an image can map arbitrary coordinates in the continuous domain to their corresponding color values, presenting a powerful capability for image reconstruction. Nevertheless, existing implicit representation approaches only focus on building continuous appearance mapping, ignoring the continuities of the semantic information across pixels. As a result, they can hardly achieve desired reconstruction results when the semantic information within input images is corrupted, for example, a large region misses. To address the issue, we propose to learn semantic-aware implicit representation (SAIR), that is, we make the implicit representation of each pixel rely on both its appearance and semantic information (\eg, which object does the pixel belong to). To this end, we propose a framework with two modules: (1) building a semantic implicit representation (SIR) for a corrupted image whose large regions miss. Given an arbitrary coordinate in the continuous domain, we can obtain its respective text-aligned embedding indicating the object the pixel belongs. (2) building an appearance implicit representation (AIR) based on the SIR. Given an arbitrary coordinate in the continuous domain, we can reconstruct its color whether or not the pixel is missed in the input. We validate the novel semantic-aware implicit representation method on the image inpainting task, and the extensive experiments demonstrate that our method surpasses state-of-the-art approaches by a significant margin.