論文の概要: Towards Open-World Text-Guided Face Image Generation and Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08910v1
• Date: Sun, 18 Apr 2021 16:56:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 13:35:39.991456
• Title: Towards Open-World Text-Guided Face Image Generation and Manipulation
• Title（参考訳）: オープンワールド型テキストガイド顔画像生成と操作に向けて
• Authors: Weihao Xia, Yujiu Yang, Jing-Hao Xue, Baoyuan Wu
• Abstract要約: 顔画像生成と操作の両方に統一的なフレームワークを提案する。 本手法は,画像とテキストの両方を含むオープンワールドシナリオをサポートし,再トレーニングや微調整,後処理は行わない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.83401421019309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The existing text-guided image synthesis methods can only produce limited quality results with at most \mbox{$\text{256}^2$} resolution and the textual instructions are constrained in a small Corpus. In this work, we propose a unified framework for both face image generation and manipulation that produces diverse and high-quality images with an unprecedented resolution at 1024 from multimodal inputs. More importantly, our method supports open-world scenarios, including both image and text, without any re-training, fine-tuning, or post-processing. To be specific, we propose a brand new paradigm of text-guided image generation and manipulation based on the superior characteristics of a pretrained GAN model. Our proposed paradigm includes two novel strategies. The first strategy is to train a text encoder to obtain latent codes that align with the hierarchically semantic of the aforementioned pretrained GAN model. The second strategy is to directly optimize the latent codes in the latent space of the pretrained GAN model with guidance from a pretrained language model. The latent codes can be randomly sampled from a prior distribution or inverted from a given image, which provides inherent supports for both image generation and manipulation from multi-modal inputs, such as sketches or semantic labels, with textual guidance. To facilitate text-guided multi-modal synthesis, we propose the Multi-Modal CelebA-HQ, a large-scale dataset consisting of real face images and corresponding semantic segmentation map, sketch, and textual descriptions. Extensive experiments on the introduced dataset demonstrate the superior performance of our proposed method. Code and data are available at https://github.com/weihaox/TediGAN.
• Abstract（参考訳）: 既存のテキスト誘導画像合成法は、最大で \mbox{$\text{256}^2$} の解像度で限られた品質結果しか生成できず、テキスト命令は小さなコーパスで制約される。 本研究では,マルチモーダル入力から1024の解像度で,多彩で高品質な画像を生成する顔画像生成と操作のための統一的なフレームワークを提案する。 さらに重要なことは、我々の方法は、再トレーニング、微調整、後処理なしに、画像とテキストの両方を含むオープンワールドシナリオをサポートします。 具体的には,事前学習されたganモデルの優れた特性に基づくテキスト誘導画像生成と操作の新しいパラダイムを提案する。 提案するパラダイムには2つの新しい戦略が含まれている。 最初の戦略はテキストエンコーダを訓練して、前述の事前訓練されたGANモデルの階層的意味と整合した潜在コードを取得することである。 第2の戦略は、事前訓練された言語モデルからのガイダンスにより、事前訓練されたGANモデルの潜時空間における潜時符号を直接最適化することである。 潜在コードは、事前分布からランダムにサンプリングしたり、所定の画像から反転したりすることができ、スケッチや意味ラベルといったマルチモーダル入力からのイメージ生成と操作の両方をテキストによるガイダンスでネイティブにサポートする。 テキスト誘導型マルチモーダル合成を容易にするために,実顔画像と対応する意味セグメンテーションマップ,スケッチ,テキスト記述からなる大規模データセットであるマルチモーダルceleba-hqを提案する。 導入したデータセットに関する広範囲な実験により,提案手法の優れた性能を示す。 コードとデータはhttps://github.com/weihaox/tedigan.comで入手できる。

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