論文の概要: Only a Matter of Style: Age Transformation Using a Style-Based
Regression Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02754v1
- Date: Thu, 4 Feb 2021 17:33:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-05 22:51:03.951693
- Title: Only a Matter of Style: Age Transformation Using a Style-Based
Regression Model
- Title（参考訳）: スタイルのみの問題:スタイルに基づく回帰モデルを用いた年齢変換
- Authors: Yuval Alaluf, Or Patashnik, Daniel Cohen-Or
- Abstract要約: 本稿では,事前学習した未条件GANの潜在空間に実際の顔画像をエンコードする画像から画像への変換手法を提案する。
所望の年齢に対応する潜時符号を生成する際に,エンコーダを明示的に案内するために,事前学習した年齢回帰ネットワークを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.48263482909809
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The task of age transformation illustrates the change of an individual's
appearance over time. Accurately modeling this complex transformation over an
input facial image is extremely challenging as it requires making convincing
and possibly large changes to facial features and head shape, while still
preserving the input identity. In this work, we present an image-to-image
translation method that learns to directly encode real facial images into the
latent space of a pre-trained unconditional GAN (e.g., StyleGAN) subject to a
given aging shift. We employ a pre-trained age regression network used to
explicitly guide the encoder in generating the latent codes corresponding to
the desired age. In this formulation, our method approaches the continuous
aging process as a regression task between the input age and desired target
age, providing fine-grained control over the generated image. Moreover, unlike
other approaches that operate solely in the latent space using a prior on the
path controlling age, our method learns a more disentangled, non-linear path.
Finally, we demonstrate that the end-to-end nature of our approach, coupled
with the rich semantic latent space of StyleGAN, allows for further editing of
the generated images. Qualitative and quantitative evaluations show the
advantages of our method compared to state-of-the-art approaches.
- Abstract（参考訳）: 年齢変化のタスクは、時間とともに個人の外観が変化することを示している。
入力された顔画像に対して、この複雑な変換を正確にモデル化することは、入力アイデンティティを保ちながら、顔の特徴や頭部の形状に大きな変更を加える必要があるため、非常に難しい。
本研究では,事前学習した未条件GAN(例えば,StyleGAN)の潜時空間に直接実際の顔画像をエンコードすることを学習する画像から画像への変換手法を提案する。
所望の年齢に対応する潜時符号を生成する際に,エンコーダを明示的に案内するために,事前学習した年齢回帰ネットワークを用いる。
本提案手法は,入力年齢と目標年齢の間の回帰タスクとして連続老化プロセスにアプローチし,生成画像の細粒度制御を行う。
さらに、経路制御年齢に先行して潜伏空間でのみ動作する他の手法とは異なり、本手法はより不整合で非線形な経路を学習する。
最後に、私たちのアプローチのエンドツーエンドの性質とStyleGANのリッチなセマンティックな潜在空間が、生成された画像をさらに編集できることを実証します。
質的・定量的評価は,最先端の手法と比較して,本手法の利点を示す。
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