論文の概要: Improving generative adversarial network inversion via fine-tuning GAN encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10201v4
• Date: Thu, 12 Dec 2024 12:28:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:01:03.937235
• Title: Improving generative adversarial network inversion via fine-tuning GAN encoders
• Title（参考訳）: 微調整GANエンコーダによる生成対向ネットワークインバージョンの改善
• Authors: Cheng Yu, Wenmin Wang, Roberto Bugiolacchi,
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、高品質な(HQ)画像を合成することができる。 GANインバージョン(英: GAN inversion)は、与えられた画像を潜在空間に逆戻りする方法を発見する技術である。 本稿では,事前学習と微調整を行うための自己教師型GANエンコーダを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.458842819785822
• License:
• Abstract: Generative adversarial networks (GANs) can synthesize high-quality (HQ) images, and GAN inversion is a technique that discovers how to invert given images back to latent space. While existing methods perform on StyleGAN inversion, they have limited performance and are not generalized to different GANs. To address these issues, we proposed a self-supervised method to pre-train and fine-tune GAN encoders. First, we designed an adaptive block to fit different encoder architectures for inverting diverse GANs. Then we pre-train GAN encoders using synthesized images and emphasize local regions through cropping images. Finally, we fine-tune the pre-trained GAN encoder for inverting real images. Compared with state-of-the-art methods, our method achieved better results that reconstructed high-quality images on mainstream GANs. Our code and pre-trained models are available at: https://github.com/disanda/Deep-GAN-Encoders.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Network)は高品質な(HQ)イメージを合成することができる。 既存のメソッドはStyleGANの逆変換で実行するが、性能は限られており、異なるGANに一般化されていない。 これらの問題に対処するため,我々は,事前学習と微調整を行うGANエンコーダの自己教師方式を提案した。 まず、異なるエンコーダアーキテクチャに適合する適応ブロックを設計し、多様なGANを反転させた。 次に,合成画像を用いたGANエンコーダの事前訓練を行い,収穫画像による局所強調を行う。 最後に、実画像の反転のための事前学習されたGANエンコーダを微調整する。 最先端の手法と比較して,本手法は主流のGANで高品質な画像を再構成するより優れた結果を得た。 私たちのコードと事前トレーニングされたモデルは、https://github.com/disanda/Deep-GAN-Encoders.comで利用可能です。

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