論文の概要: Controlled GAN-Based Creature Synthesis via a Challenging Game Art Dataset -- Addressing the Noise-Latent Trade-Off

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08922v1
• Date: Thu, 19 Aug 2021 21:31:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 00:08:01.612115
• Title: Controlled GAN-Based Creature Synthesis via a Challenging Game Art Dataset -- Addressing the Noise-Latent Trade-Off
• Title（参考訳）: カオスゲームアートデータセットによる制御されたGANに基づく創造的合成 -ノイズラテックトレーディング-
• Authors: Vaibhav Vavilala and David Forsyth
• Abstract要約: 最先端のStyleGAN2ネットワークは、アートの作成と編集のための強力なメソッドをサポートしている。 これらの手法をカードアートの合成に適用し,新しいYu-Gi-Ohデータセットをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The state-of-the-art StyleGAN2 network supports powerful methods to create and edit art, including generating random images, finding images "like" some query, and modifying content or style. Further, recent advancements enable training with small datasets. We apply these methods to synthesize card art, by training on a novel Yu-Gi-Oh dataset. While noise inputs to StyleGAN2 are essential for good synthesis, we find that, for small datasets, coarse-scale noise interferes with latent variables because both control long-scale image effects. We observe over-aggressive variation in art with changes in noise and weak content control via latent variable edits. Here, we demonstrate that training a modified StyleGAN2, where coarse-scale noise is suppressed, removes these unwanted effects. We obtain a superior FID; changes in noise result in local exploration of style; and identity control is markedly improved. These results and analysis lead towards a GAN-assisted art synthesis tool for digital artists of all skill levels, which can be used in film, games, or any creative industry for artistic ideation.
• Abstract（参考訳）: 最先端のStyleGAN2ネットワークは、ランダムな画像の生成、画像の"like"検索、コンテンツやスタイルの変更など、アートの作成と編集の強力な方法をサポートしている。 さらに、最近の進歩により、小さなデータセットによるトレーニングが可能になる。 これらの手法をカードアートの合成に適用し,新しいYu-Gi-Ohデータセットをトレーニングする。 StyleGAN2へのノイズ入力は良好な合成に不可欠であるが、小さなデータセットでは、どちらも長期画像効果を制御するため、粗いスケールノイズが潜伏変数に干渉する。 ノイズ変化を伴うアートの過回帰変動と潜在変数編集によるコンテンツ制御の弱さを観察する。 本稿では,粗大ノイズが抑制された修正stylegan2のトレーニングにより,これらの不要な効果が排除されることを示す。 我々は、優れたfid、ノイズの変化により、ローカルなスタイル探索が可能となり、アイデンティティ制御が著しく改善される。 これらの結果と分析は、あらゆるスキルレベルを持つデジタルアーティストのための、GAN支援のアート合成ツールへと導かれる。

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