論文の概要: Bridging Unpaired Facial Photos And Sketches By Line-drawings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00635v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 04:51:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-03 02:00:49.740588
• Title: Bridging Unpaired Facial Photos And Sketches By Line-drawings
• Title（参考訳）: ライン描画による顔写真とスケッチの橋渡し
• Authors: Fei Gao, Meimei Shang, Xiang Li, Jingjie Zhu, Lingna Dai
• Abstract要約: 非ペアデータを用いて顔のスケッチ合成モデルを学習する新しい手法を提案する。 画像とスケッチの両方を,ニューラルスタイルの転送手法を用いて線画にマッピングする。 実験の結果、sRenderはマルチスタイルのスケッチを生成することができ、既存の未ペア画像から画像への変換方法よりも大幅に優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.589846737887013
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel method to learn face sketch synthesis models by using unpaired data. Our main idea is bridging the photo domain $\mathcal{X}$ and the sketch domain $Y$ by using the line-drawing domain $\mathcal{Z}$. Specially, we map both photos and sketches to line-drawings by using a neural style transfer method, i.e. $F: \mathcal{X}/\mathcal{Y} \mapsto \mathcal{Z}$. Consequently, we obtain \textit{pseudo paired data} $(\mathcal{Z}, \mathcal{Y})$, and can learn the mapping $G:\mathcal{Z} \mapsto \mathcal{Y}$ in a supervised learning manner. In the inference stage, given a facial photo, we can first transfer it to a line-drawing and then to a sketch by $G \circ F$. Additionally, we propose a novel stroke loss for generating different types of strokes. Our method, termed sRender, accords well with human artists' rendering process. Experimental results demonstrate that sRender can generate multi-style sketches, and significantly outperforms existing unpaired image-to-image translation methods.
• Abstract（参考訳）: 本論文では,不対データを用いて顔スケッチ合成モデルを学習する新しい手法を提案する。 私たちの主なアイデアは、写真ドメイン $\mathcal{X}$ とスケッチドメイン $Y$ を線引きドメイン $\mathcal{Z}$ を使ってブリッジすることです。 特に,画像とスケッチの両方を,ニューラルスタイルの転送手法を用いて線画にマッピングする。 F: \mathcal{X}/\mathcal{Y} \mapsto \mathcal{Z}$ である。 その結果、 \textit{pseudo paired data} $(\mathcal{z}, \mathcal{y})$ を得ることができ、マッピング $g:\mathcal{z} \mapsto \mathcal{y}$ を教師あり学習方法で学習することができる。 推論段階では、顔写真が与えられたら、まずラインドローイングに転送し、次に$G \circ F$でスケッチに転送できます。 さらに,異なるタイプのストロークを生成するための新しいストローク損失を提案する。 sRenderと呼ばれる私たちの方法は、人間のアーティストのレンダリングプロセスとよく一致します。 実験結果は、sRenderがマルチスタイルのスケッチを生成し、既存の不対画像から画像への変換方法を大幅に上回ることを実証した。

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