論文の概要: Structured GANs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05216v1
- Date: Wed, 15 Jan 2020 10:25:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 07:00:13.726145
- Title: Structured GANs
- Title(参考訳): 構造化gans
- Authors: Irad Peleg and Lior Wolf
- Abstract要約: 対称的なGANを顔画像合成に適用して、異なる量の対称性を持つ新しい顔を生成する。
また,ワンショットファインチューニングという新しい概念に基づいて,教師なしの顔回転機能を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 91.3755431537592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present Generative Adversarial Networks (GANs), in which the symmetric
property of the generated images is controlled. This is obtained through the
generator network's architecture, while the training procedure and the loss
remain the same. The symmetric GANs are applied to face image synthesis in
order to generate novel faces with a varying amount of symmetry. We also
present an unsupervised face rotation capability, which is based on the novel
notion of one-shot fine tuning.
- Abstract(参考訳): 本稿では,生成した画像の対称性を制御するGAN(Generative Adversarial Networks)を提案する。
これはジェネレータネットワークのアーキテクチャを通じて得られるが、トレーニング手順と損失は同じである。
対称GANを顔画像合成に適用して、対称性の異なる新しい顔を生成する。
また,ワンショットファインチューニングという新しい概念に基づいて,教師なしの顔回転機能を提案する。
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