論文の概要: Enjoy Your Editing: Controllable GANs for Image Editing via Latent Space Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.01187v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 21:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-03 16:50:19.482093
• Title: Enjoy Your Editing: Controllable GANs for Image Editing via Latent Space Navigation
• Title（参考訳）: 編集を楽しむ: 潜在空間ナビゲーションによる画像編集のための制御可能なgan
• Authors: Peiye Zhuang, Oluwasanmi Koyejo, Alexander G. Schwing
• Abstract要約: コントロール可能なセマンティックイメージ編集により、ユーザーはクリック数回で画像属性全体を変更できる。 現在のアプローチでは、絡み合った属性編集、グローバルなイメージアイデンティティの変更、フォトリアリズムの低下に悩まされることが多い。 本稿では,主に定性評価に焦点を当てた先行研究とは異なり,制御可能な編集性能を測定するための定量的評価手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 136.53288628437355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Controllable semantic image editing enables a user to change entire image attributes with few clicks, e.g., gradually making a summer scene look like it was taken in winter. Classic approaches for this task use a Generative Adversarial Net (GAN) to learn a latent space and suitable latent-space transformations. However, current approaches often suffer from attribute edits that are entangled, global image identity changes, and diminished photo-realism. To address these concerns, we learn multiple attribute transformations simultaneously, we integrate attribute regression into the training of transformation functions, apply a content loss and an adversarial loss that encourage the maintenance of image identity and photo-realism. We propose quantitative evaluation strategies for measuring controllable editing performance, unlike prior work which primarily focuses on qualitative evaluation. Our model permits better control for both single- and multiple-attribute editing, while also preserving image identity and realism during transformation. We provide empirical results for both real and synthetic images, highlighting that our model achieves state-of-the-art performance for targeted image manipulation.
• Abstract（参考訳）: 制御可能なセマンティック画像編集により、ユーザーはクリック数が少なく画像属性全体を変更できます。例えば、夏のシーンは冬に撮影されたように徐々に見えます。 このタスクの古典的なアプローチは、GAN(Generative Adversarial Net)を使用して、潜在空間と適切な潜在空間変換を学ぶ。 しかし、現在のアプローチはしばしば、絡み合った属性編集、グローバルなイメージアイデンティティの変更、および写真リアリズムの減少に苦しんでいます。 これらの懸念に対処するために,複数の属性変換を同時に学習し,属性回帰を変換関数のトレーニングに統合し,画像のアイデンティティとフォトリアリズムの維持を促進するコンテンツ損失と敵対的損失を適用する。 質的評価を主とした先行作業とは異なり、制御可能な編集性能を測定するための定量的評価戦略を提案します。 本モデルでは,画像の同一性やリアリズムを保ちながら,単一属性と複数属性の編集をよりよく制御することができる。 実画像と合成画像の両方に対して実験結果を提供し,本モデルがターゲット画像操作の最先端性能を達成することを強調した。

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