論文の概要: PA-GAN: Progressive Attention Generative Adversarial Network for Facial Attribute Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05892v1
• Date: Sun, 12 Jul 2020 03:04:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 05:57:37.218950
• Title: PA-GAN: Progressive Attention Generative Adversarial Network for Facial Attribute Editing
• Title（参考訳）: PA-GAN: 顔属性編集のためのプログレッシブアテンション生成支援ネットワーク
• Authors: Zhenliang He, Meina Kan, Jichao Zhang, Shiguang Shan
• Abstract要約: 顔属性編集のためのプログレッシブアテンションGAN(PA-GAN)を提案する。 提案手法は,非関連情報による属性の正確な編集を,最先端技術と比較してはるかによく保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.94255549416548
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial attribute editing aims to manipulate attributes on the human face, e.g., adding a mustache or changing the hair color. Existing approaches suffer from a serious compromise between correct attribute generation and preservation of the other information such as identity and background, because they edit the attributes in the imprecise area. To resolve this dilemma, we propose a progressive attention GAN (PA-GAN) for facial attribute editing. In our approach, the editing is progressively conducted from high to low feature level while being constrained inside a proper attribute area by an attention mask at each level. This manner prevents undesired modifications to the irrelevant regions from the beginning, and then the network can focus more on correctly generating the attributes within a proper boundary at each level. As a result, our approach achieves correct attribute editing with irrelevant details much better preserved compared with the state-of-the-arts. Codes are released at https://github.com/LynnHo/PA-GAN-Tensorflow.
• Abstract（参考訳）: 顔属性の編集は、例えば口ひげの追加や髪の色の変化など、人間の顔の属性を操作することを目的としている。 既存のアプローチは、不正確な領域の属性を編集するため、正しい属性生成とアイデンティティや背景などの他の情報の保存の間に深刻な妥協を被る。 このジレンマを解決するために,顔属性編集のためのプログレッシブアテンションGAN(PA-GAN)を提案する。 本手法では,各レベルの注意マスクにより適切な属性領域内を制約しながら,高機能レベルから低機能レベルへと編集を段階的に行う。 この方法では、望ましくない領域の変更を最初から防ぎ、ネットワークは各レベルの適切な境界内で属性を正しく生成することに集中することができる。 その結果,最新技術と比較して,無関係な詳細情報による属性編集の精度が向上した。 コードはhttps://github.com/LynnHo/PA-GAN-Tensorflowで公開されている。

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