Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpreting Generative Adversarial Networks for Interactive Image Generation

論文の概要: Interpreting Generative Adversarial Networks for Interactive Image Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04896v1
Date: Tue, 10 Aug 2021 19:42:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-12 20:41:25.989030
Title: Interpreting Generative Adversarial Networks for Interactive Image Generation
Title（参考訳）: 対話型画像生成のための生成敵対ネットワークの解釈
Authors: Bolei Zhou
Abstract要約: この章では、深層生成モデルの解釈に関する最近の研究の概要を紹介する。学習表現に現れる人間の理解可能な概念をどのように識別し、インタラクティブな画像生成と編集に利用できるかを確認する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 36.539339220652046
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Great progress has been made by the advances in Generative Adversarial Networks (GANs) for image generation. However, there lacks enough understanding on how a realistic image can be generated by the deep representations of GANs from a random vector. This chapter will give a summary of recent works on interpreting deep generative models. We will see how the human-understandable concepts that emerge in the learned representation can be identified and used for interactive image generation and editing.
Abstract（参考訳）: 画像生成のためのGAN(Generative Adversarial Networks)の発展により、大きな進歩を遂げた。しかし、ランダムなベクトルからGANの深い表現によって現実的なイメージがどのように生成されるかは十分に理解されていない。本章では、深層生成モデル解釈に関する最近の研究の概要を述べる。学習表現に現れる人間の理解可能な概念を識別し、インタラクティブな画像生成と編集に利用する方法について検討する。

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