論文の概要: Multiple GAN Inversion for Exemplar-based Image-to-Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14471v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 13:46:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 12:41:11.995446
• Title: Multiple GAN Inversion for Exemplar-based Image-to-Image Translation
• Title（参考訳）: 画像間変換のための複数GANインバージョン
• Authors: Taewon Kang
• Abstract要約: 実例に基づく画像-画像変換のための複数GANインバージョンを提案する。 提案するMultiple GAN Inversionは,階層数選択における自己決定アルゴリズムによる人間の介入を回避する。 実験結果から,提案手法の利点を既存の最先端の画像画像変換法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing state-of-the-art techniques in exemplar-based image-to-image translation have several critical problems. Existing method related to exemplar-based image-to-image translation is impossible to translate on an image tuple input(source, target) that is not aligned. Also, we can confirm that the existing method has limited generalization ability to unseen images. To overcome this limitation, we propose Multiple GAN Inversion for Exemplar-based Image-to-Image Translation. Our novel Multiple GAN Inversion avoids human intervention using a self-deciding algorithm in choosing the number of layers using Fr\'echet Inception Distance(FID), which selects more plausible image reconstruction result among multiple hypotheses without any training or supervision. Experimental results shows the advantage of the proposed method compared to existing state-of-the-art exemplar-based image-to-image translation methods.
• Abstract（参考訳）: 既存の画像から画像への翻訳における最先端技術にはいくつかの重要な問題がある。 整列しない画像タプル入力(ソース,ターゲット)では,画像から画像への変換に係わる既存手法の翻訳は不可能である。 また,既存の手法では画像の一般化が制限されていることも確認できた。 この制限を克服するために,画像から画像への変換のための複数のGAN変換を提案する。 本研究では,複数の仮説において,学習や指導を伴わずにより妥当な画像再構成結果を選択するfr\'echetインセプション距離(fid)を用いた階層数選択において,自己決定アルゴリズムを用いた人間の介入を回避する。 実験結果から,提案手法の利点を既存の最先端の画像画像変換法と比較した。

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