近期，课题组甘言海博士关于纹理生成的论文“Arbitrary-Scale Texture Generation From Coarse-Grained Control”被CCF A类期刊《IEEE Transactions on Image Processing》接收。IEEE TIP是计算机视觉领域的国际顶级期刊，其影响因子为11.041 。

现有的基于深度学习的纹理合成方法都集中在对纹理生成的细粒度控制上。由于大多数这些方法所采用的网络总是与单个示范纹理联系在一起，在对各种纹理进行建模时，必须训练大量的网络。在本文中，我们建议直接从粗粒度的控制或高层知识指导中生成纹理，如纹理类别、感知属性和语义描述。我们通过将纹理的生成过程解析为三层贝叶斯层次模型来完成这一任务。一个粗粒度的信号首先决定了马尔可夫随机场的分布，然后用马尔可夫随机场来模拟最终输出纹理的分布。最后，从采样的马尔可夫随机场分布中生成输出纹理。本文所提出的方法将纹理创建和纹理合成整合到一个框架用于实时生成纹理，并使用户能够随时获得具有任意尺度的纹理图像。广泛的实验表明，所提出的方法能够生成符合用户定义的纹理图像。

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9875113

作者：Yanhai Gan; Feng Gao; Junyu Dong; Sheng Chen