論文の概要: Few-shot Semantic Image Synthesis Using StyleGAN Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14877v1
• Date: Sat, 27 Mar 2021 11:04:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 14:41:27.997481
• Title: Few-shot Semantic Image Synthesis Using StyleGAN Prior
• Title（参考訳）: stylegan priorを用いた数発意味画像合成
• Authors: Yuki Endo and Yoshihiro Kanamori
• Abstract要約: 本稿では,STYPEGANを用いたセマンティックマスクの擬似ラベリングを行うトレーニング戦略を提案する。 私たちの重要なアイデアは、semantic masksの例から、スタイルガン機能と各セマンティッククラスの単純なマッピングを構築することです。 擬似セマンティックマスクは、ピクセル整列マスクを必要とする従来のアプローチでは粗いかもしれないが、我々のフレームワークは、濃密なセマンティックマスクだけでなく、ランドマークやスクリブルのようなスパース入力から高品質な画像を合成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.528384027684192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper tackles a challenging problem of generating photorealistic images from semantic layouts in few-shot scenarios where annotated training pairs are hardly available but pixel-wise annotation is quite costly. We present a training strategy that performs pseudo labeling of semantic masks using the StyleGAN prior. Our key idea is to construct a simple mapping between the StyleGAN feature and each semantic class from a few examples of semantic masks. With such mappings, we can generate an unlimited number of pseudo semantic masks from random noise to train an encoder for controlling a pre-trained StyleGAN generator. Although the pseudo semantic masks might be too coarse for previous approaches that require pixel-aligned masks, our framework can synthesize high-quality images from not only dense semantic masks but also sparse inputs such as landmarks and scribbles. Qualitative and quantitative results with various datasets demonstrate improvement over previous approaches with respect to layout fidelity and visual quality in as few as one- or five-shot settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,注釈付きトレーニングペアがほとんど利用できないが画素単位のアノテーションは非常にコストがかかる場合の,セマンティックレイアウトからフォトリアリスティック画像を生成するという課題に対処する。 本稿では,semantic maskの擬似ラベル付けを行うトレーニング戦略を提案する。 私たちの重要なアイデアは、semantic masksの例から、スタイルガン機能と各セマンティッククラスの単純なマッピングを構築することです。 このようなマッピングにより、ランダムノイズから無数の擬似セマンティックマスクを生成し、事前学習されたStyleGANジェネレータを制御するエンコーダを訓練することができる。 擬似セマンティックマスクは、ピクセル整列マスクを必要とする従来のアプローチでは粗いかもしれないが、我々のフレームワークは、濃密なセマンティックマスクだけでなく、ランドマークやスクリブルのようなスパース入力から高品質な画像を合成することができる。 様々なデータセットによる定性的かつ定量的な結果は、レイアウトの忠実度や視覚的品質に関して、1ショットまたは5ショットの設定で以前のアプローチよりも改善されている。

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