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Second and more importantly, we have access to accurate ground-truth ordering information and multi-layer pixel segmentation of the toppings.

Examples of the synthetic pizzas are shown below. Refresh images. Together with the final created synthetic pizza images we used on the experiments of our paper about images , we also provide the ground-truth segmentation masks for each topping, the ground-truth ordering of the toppings and the RGB images of all the intermediate steps of creating the final synthetic pizza.

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The generated composite image is synthesized by combining theinput image with the generated residual image. Test time inference.

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In this paper, we aim to teach a machine how to make a pizza by building a generative model that mirrors this step-by-step procedure. To do so, we learn composable module operations which are able to either add or remove a particular ingredient.

Given only weak image-level supervision, the operators are trained to generate a visual layer that needs to be added to or removed from the existing image.

The proposed model is able to decompose an image into an ordered sequence of layers by applying sequentially in the right order the corresponding removing modules.

Experimental results on synthetic and real pizza images demonstrate that our proposed model is able to: 1 segment pizza toppings in a weakly-supervised fashion, 2 remove them by revealing what is occluded underneath them i.

To evaluate our proposed pizzaGAN method, we created a synthetic pizza dataset with clip-art-stye pizza images. There are two main advantages of creating a dataset with synthetic pizzas.

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