論文の概要: Few-shot Knowledge Transfer for Fine-grained Cartoon Face Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13332v1
• Date: Mon, 27 Jul 2020 07:13:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 08:37:08.906076
• Title: Few-shot Knowledge Transfer for Fine-grained Cartoon Face Generation
• Title（参考訳）: 細粒度マンガ顔生成のためのマイズショット知識伝達
• Authors: Nan Zhuang and Cheng Yang
• Abstract要約: そこで本研究では,様々なグループを対象とした2段階の学習プロセスを提案する。 まず、基本群(十分なデータからなる)の基本的な翻訳モデルを訓練する。 すると、他のグループの新しいサンプルが与えられた場合、各新しいグループに対してグループ固有の分岐を作成することで基本モデルを拡張します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.951522183013811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we are interested in generating fine-grained cartoon faces for various groups. We assume that one of these groups consists of sufficient training data while the others only contain few samples. Although the cartoon faces of these groups share similar style, the appearances in various groups could still have some specific characteristics, which makes them differ from each other. A major challenge of this task is how to transfer knowledge among groups and learn group-specific characteristics with only few samples. In order to solve this problem, we propose a two-stage training process. First, a basic translation model for the basic group (which consists of sufficient data) is trained. Then, given new samples of other groups, we extend the basic model by creating group-specific branches for each new group. Group-specific branches are updated directly to capture specific appearances for each group while the remaining group-shared parameters are updated indirectly to maintain the distribution of intermediate feature space. In this manner, our approach is capable to generate high-quality cartoon faces for various groups.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,様々なグループを対象としたきめ細かいマンガの顔を生成することに興味がある。 これらのグループのうちの1つは十分なトレーニングデータで構成されており、もう1つはサンプルが少ないと仮定する。 これらのグループの漫画の顔は類似しているものの、様々なグループの外見には特定の特徴がある可能性があり、それぞれが異なる。 この課題の主な課題は、グループ間で知識を伝達し、少数のサンプルでグループ固有の特徴を学ぶ方法である。 この問題を解決するために,我々は2段階のトレーニングプロセスを提案する。 まず、基本群(十分なデータからなる)の基本的な翻訳モデルを訓練する。 そして、他のグループの新しいサンプルが与えられたら、新しいグループごとにグループ固有のブランチを作成して基本モデルを拡張します。 グループ固有の分岐は、各グループの特定の外観をキャプチャするために直接更新され、残りのグループ共有パラメータは、中間特徴空間の分布を維持するために間接的に更新される。 この方法では,様々なグループに対して高品質なマンガ顔を生成することができる。

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