論文の概要: GAN Inversion: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05278v2
• Date: Mon, 8 Mar 2021 07:05:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 00:51:40.047489
• Title: GAN Inversion: A Survey
• Title（参考訳）: GANインバージョン: 調査
• Authors: Weihao Xia, Yulun Zhang, Yujiu Yang, Jing-Hao Xue, Bolei Zhou, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: GANインバージョンは、与えられたイメージを事前に訓練されたGANモデルの潜在空間に戻すことを目的としている。 GANインバージョンは、StyleGANやBigGANなどの事前トレーニングされたGANモデルを実際の画像編集アプリケーションに使用できるようにする上で重要な役割を果たします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 125.62848237531945
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: GAN inversion aims to invert a given image back into the latent space of a pretrained GAN model, for the image to be faithfully reconstructed from the inverted code by the generator. As an emerging technique to bridge the real and fake image domains, GAN inversion plays an essential role in enabling the pretrained GAN models such as StyleGAN and BigGAN to be used for real image editing applications. Meanwhile, GAN inversion also provides insights on the interpretation of GAN's latent space and how the realistic images can be generated. In this paper, we provide an overview of GAN inversion with a focus on its recent algorithms and applications. We cover important techniques of GAN inversion and their applications to image restoration and image manipulation. We further elaborate on some trends and challenges for future directions.
• Abstract（参考訳）: GANインバージョンは、所定の画像を事前訓練されたGANモデルの潜在空間に反転させることを目的としており、生成元によって逆コードから忠実に再構成される。 実画像ドメインと偽画像ドメインをブリッジする新たな技術として、StyleGANやBigGANといった事前訓練されたGANモデルを実際の画像編集アプリケーションに使用可能にする上で、GANインバージョンが重要な役割を果たす。 一方、GANの反転は、GANの潜伏空間の解釈と、現実的な画像の生成方法に関する洞察を与える。 本稿では,最新のアルゴリズムとアプリケーションに着目したGANインバージョンについて概説する。 GANインバージョンの重要な技術とその画像復元・画像操作への応用について述べる。 今後の動向や課題についても詳しく述べる。

関連論文リスト

• EGAIN: Extended GAn INversion [5.602947425285195]
  GAN(Generative Adversarial Networks)は近年大きな進歩を遂げている。 近年のGANは、非絡み合った潜在空間の機能を符号化することが証明されている。 GANインバージョンは、実際の顔画像の顔意味論を操作するための扉を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T23:25:17Z)
• In-Domain GAN Inversion for Faithful Reconstruction and Editability [132.68255553099834]
  ドメイン誘導型ドメイン正規化とエンコーダで構成されたドメイン内GANインバージョンを提案し、事前学習されたGANモデルのネイティブ潜在空間における反転コードを正規化する。 エンコーダ構造,開始反転点,および逆パラメータ空間の効果を総合的に解析し,再構成品質と編集特性とのトレードオフを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T08:42:06Z)
• JoIN: Joint GANs Inversion for Intrinsic Image Decomposition [16.02463667910604]
  我々は,GAN(Generative Adversarial Networks)のバンクを用いて,不測の逆画像問題を解決することを提案する。 提案手法は,複雑な画像分布をキャプチャするGANの実証的な成功に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T22:09:32Z)
• UnGANable: Defending Against GAN-based Face Manipulation [69.90981797810348]
  ディープフェイクは、私たちの社会に視覚的誤報の深刻な脅威をもたらす。 1つの代表的なディープフェイク応用は、画像中の被害者の顔属性を変更する顔操作である。 本稿では,GANable による顔操作に対する最初の防御システムである UnGANable を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T14:20:01Z)
• StyleGAN-induced data-driven regularization for inverse problems [2.5138572116292686]
  GAN(Generative Adversarial Network)の最近の進歩は、これまで生成できなかった高解像度画像の生成の可能性を広げている。 本研究では,事前学習したStyleGAN2ジェネレータの潜在能力を生かしたフレームワークを開発した。 画像インペイントと超解像の逆問題を考えると、提案手法は最先端のGANベースの画像再構成手法と競合し、時には優位であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T22:25:30Z)
• Cycle-Consistent Inverse GAN for Text-to-Image Synthesis [101.97397967958722]
  本稿では,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションとテキスト・ガイドによる画像操作を行うために,Cycle-Consistent Inverse GANの統一フレームワークを提案する。 我々は、GANの反転モデルを学び、画像をGANの潜在空間に変換し、各画像の反転潜在符号を得る。 テキスト誘導最適化モジュールでは、反転潜在符号を最適化することにより、所望のセマンティック属性を持つ画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T08:38:16Z)
• In-Domain GAN Inversion for Real Image Editing [56.924323432048304]
  トレーニング済みのGANジェネレータに実際のイメージを送出する一般的な方法は、遅延コードに戻すことである。 既存の反転法は、通常、画素値によってターゲット画像の再構成にフォーカスするが、反転したコードは元の潜伏空間のセマンティックドメインに着陸しない。 本稿では、入力画像を忠実に再構成し、変換されたコードが編集に意味のある意味を持つようにするためのドメイン内GAN逆変換手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-31T18:20:18Z)
• Exploiting Deep Generative Prior for Versatile Image Restoration and Manipulation [181.08127307338654]
  本研究は, 大規模自然画像に基づいて学習したGAN(Generative Adversarial Network)により, 得られた画像の有効利用方法を示す。 深層生成前駆体(DGP)は、色、パッチ、解像度、様々な劣化した画像の欠落したセマンティクスを復元するための説得力のある結果を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-30T17:45:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。