Fugu-MT 論文翻訳(概要): CoMoGAN: continuous model-guided image-to-image translation

論文の概要: CoMoGAN: continuous model-guided image-to-image translation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06879v1
Date: Thu, 11 Mar 2021 18:59:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-12 14:59:43.372124
Title: CoMoGAN: continuous model-guided image-to-image translation
Title（参考訳）: CoMoGAN:連続モデル誘導画像-画像変換
Authors: Fabio Pizzati, Pietro Cerri, Raoul de Charette
Abstract要約: CoMoGAN は、函数多様体上の対象データの教師なし再編成に依存する連続 GAN である。本稿では,対象多様体上の位置から画像コンテンツを分離する新しい機能的インスタンス正規化層と残留機構を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.087944269230293
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: CoMoGAN is a continuous GAN relying on the unsupervised reorganization of the target data on a functional manifold. To that matter, we introduce a new Functional Instance Normalization layer and residual mechanism, which together disentangle image content from position on target manifold. We rely on naive physics-inspired models to guide the training while allowing private model/translations features. CoMoGAN can be used with any GAN backbone and allows new types of image translation, such as cyclic image translation like timelapse generation, or detached linear translation. On all datasets and metrics, it outperforms the literature. Our code is available at http://github.com/cv-rits/CoMoGAN .
Abstract（参考訳）: CoMoGAN は、函数多様体上の対象データの教師なし再編成に依存する連続 GAN である。そこで本研究では,対象多様体上の位置から画像を分離する新たな機能的インスタンス正規化層と残差機構について紹介する。我々は、プライベートモデル/翻訳機能を許容しながらトレーニングをガイドするために、素直な物理モデルに依存しています。 CoMoGANは、任意のGANバックボーンで使用でき、タイムラプス生成のような周期的な画像翻訳、または分離された線形翻訳など、新しいタイプの画像翻訳を可能にします。すべてのデータセットとメトリクスで、文献よりも優れています。コードはhttp://github.com/cv-rits/CoMoGAN で入手できます。

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