論文の概要: Lifespan Age Transformation Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09764v2
• Date: Fri, 24 Jul 2020 12:08:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 13:06:10.789383
• Title: Lifespan Age Transformation Synthesis
• Title（参考訳）: 寿命変換合成
• Authors: Roy Or-El, Soumyadip Sengupta, Ohad Fried, Eli Shechtman, Ira Kemelmacher-Shlizerman
• Abstract要約: 本稿では,新しい画像から画像へ生成する対向的ネットワークアーキテクチャを提案する。 我々のフレームワークは、1枚の写真から0歳から70歳までの完全な頭部像を予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.963816368819415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We address the problem of single photo age progression and regression-the prediction of how a person might look in the future, or how they looked in the past. Most existing aging methods are limited to changing the texture, overlooking transformations in head shape that occur during the human aging and growth process. This limits the applicability of previous methods to aging of adults to slightly older adults, and application of those methods to photos of children does not produce quality results. We propose a novel multi-domain image-to-image generative adversarial network architecture, whose learned latent space models a continuous bi-directional aging process. The network is trained on the FFHQ dataset, which we labeled for ages, gender, and semantic segmentation. Fixed age classes are used as anchors to approximate continuous age transformation. Our framework can predict a full head portrait for ages 0-70 from a single photo, modifying both texture and shape of the head. We demonstrate results on a wide variety of photos and datasets, and show significant improvement over the state of the art.
• Abstract（参考訳）: 一つの写真年齢の進行と回帰という問題に対処し、その人が将来どのように見えるか、過去をどう見たかを予測する。 既存の老化法は、人間の老化と成長の過程で起こる頭部の形状の変化を見渡す、テクスチャを変えることに限定されている。 これにより、成人の老化に対する従来の方法の適用性が制限され、子供の写真にこれらの手法を適用することで、質の高い結果が得られない。 本稿では,学習された潜在空間が連続的な双方向の老化過程をモデル化する,新しいマルチドメイン画像対画像生成対向ネットワークアーキテクチャを提案する。 ネットワークはFFHQデータセットに基づいてトレーニングされており、年齢、性別、セマンティックセグメンテーションをラベル付けしています。 固定年齢クラスは、ほぼ連続年齢変換のアンカーとして使用される。 1枚の写真から0歳から70歳までの頭部のポートレートを予測し、頭部のテクスチャと形状の両方を修正した。 さまざまな写真やデータセットで結果を実証し,技術状況に対して大幅な改善が見られた。

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