Jamdani Motif Generation using Conditional GAN

要約

Jamdani は、バングラデシュの印象的な模様の織物遺産です。
生地に織り込まれた独自の幾何学的モチーフは、テキスタイルや美術に顕著な影響を与えたこの職人技の最も魅力的な部分です。
この論文では、Generative Adversarial Network に基づく手法を開発しました。これは、組み立てた Jamdani モチーフのコレクションからまったく新しい Jamdani パターンを生成することを学習でき、新しく形成されたモチーフは元のデザインの外観を模倣できます。
ユーザーは、大まかなストロークの観点から希望するパターンの骨格を入力することができ、当社のシステムは、実際のジャムダニのものの幾何学的構造に従う完全なモチーフを生成することによって、入力を確定します。
この目的を果たすために、フィールドワークを通じて本物の情報源から多数の Jamdani モチーフの画像を含むデータセットを収集して前処理し、それに pix2pix と呼ばれる最先端の方法を適用しました。
私たちの知る限りでは、このデータセットは現在、コンピュータ ビジョン研究用のデジタル形式の Jamdani モチーフの唯一の利用可能なデータセットです。
このデータセットでの pix2pix モデルの実験結果は、Jamdani モチーフのコンピューター生成画像の満足のいく出力を示しており、私たちの研究がさらなる研究への新しい道を開くと信じています。

要約(オリジナル)

Jamdani is the strikingly patterned textile heritage of Bangladesh. The exclusive geometric motifs woven on the fabric are the most attractive part of this craftsmanship having a remarkable influence on textile and fine art. In this paper, we have developed a technique based on the Generative Adversarial Network that can learn to generate entirely new Jamdani patterns from a collection of Jamdani motifs that we assembled, the newly formed motifs can mimic the appearance of the original designs. Users can input the skeleton of a desired pattern in terms of rough strokes and our system finalizes the input by generating the complete motif which follows the geometric structure of real Jamdani ones. To serve this purpose, we collected and preprocessed a dataset containing a large number of Jamdani motifs images from authentic sources via fieldwork and applied a state-of-the-art method called pix2pix to it. To the best of our knowledge, this dataset is currently the only available dataset of Jamdani motifs in digital format for computer vision research. Our experimental results of the pix2pix model on this dataset show satisfactory outputs of computer-generated images of Jamdani motifs and we believe that our work will open a new avenue for further research.

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