論文の概要: StyleGAN2 Distillation for Feed-forward Image Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03581v2
- Date: Thu, 22 Oct 2020 14:07:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 19:59:28.137349
- Title: StyleGAN2 Distillation for Feed-forward Image Manipulation
- Title（参考訳）: フィードフォワード画像操作のためのstylegan2蒸留
- Authors: Yuri Viazovetskyi, Vladimir Ivashkin, Evgeny Kashin
- Abstract要約: StyleGAN2は、現実的な画像を生成する最先端のネットワークである。
本稿では,StyleGAN2の特定の画像操作を,ペア方式で訓練した画像間ネットワークに蒸留する方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5080625617632
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: StyleGAN2 is a state-of-the-art network in generating realistic images.
Besides, it was explicitly trained to have disentangled directions in latent
space, which allows efficient image manipulation by varying latent factors.
Editing existing images requires embedding a given image into the latent space
of StyleGAN2. Latent code optimization via backpropagation is commonly used for
qualitative embedding of real world images, although it is prohibitively slow
for many applications. We propose a way to distill a particular image
manipulation of StyleGAN2 into image-to-image network trained in paired way.
The resulting pipeline is an alternative to existing GANs, trained on unpaired
data. We provide results of human faces' transformation: gender swap,
aging/rejuvenation, style transfer and image morphing. We show that the quality
of generation using our method is comparable to StyleGAN2 backpropagation and
current state-of-the-art methods in these particular tasks.
- Abstract（参考訳）: StyleGAN2は、現実的な画像を生成する最先端のネットワークである。
さらに、遅延空間の方向を乱すように明示的に訓練され、様々な遅延因子による効率的な画像操作を可能にした。
既存のイメージを編集するには、あるイメージをStyleGAN2の潜在空間に埋め込む必要がある。
バックプロパゲーションによる潜在コード最適化は、実世界の画像の質的埋め込みに一般的に用いられるが、多くのアプリケーションでは制限的に遅い。
本稿では,StyleGAN2の特定の画像操作を,ペアで訓練した画像間ネットワークに蒸留する方法を提案する。
結果として得られるパイプラインは、未ペアデータに基づいてトレーニングされた既存のGANに代わるものだ。
我々は、性別スワップ、老化/回復、スタイル転送、イメージモーフィングといった人間の顔の変換結果を提供する。
本手法による生成品質は,これらのタスクにおけるstylegan2バックプロパゲーションと現在の最先端手法に匹敵する。
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