論文の概要: Mind the Gap: Domain Gap Control for Single Shot Domain Adaptation for Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08398v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 22:32:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-21 22:15:25.788908
• Title: Mind the Gap: Domain Gap Control for Single Shot Domain Adaptation for Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: Mind the Gap: 生成対向ネットワークのための単一ショット領域適応のためのドメインギャップ制御
• Authors: Peihao Zhu, Rameen Abdal, John Femiani, Peter Wonka
• Abstract要約: ワンショット領域適応のための新しい手法を提案する。 本手法の入力は、ドメインA内の画像と、ドメインBからの単一の参照画像I_Bを生成することができる訓練されたGANである。 提案アルゴリズムは、訓練されたGANの任意の出力をドメインAからドメインBに変換することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.85660781133709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new method for one shot domain adaptation. The input to our method is trained GAN that can produce images in domain A and a single reference image I_B from domain B. The proposed algorithm can translate any output of the trained GAN from domain A to domain B. There are two main advantages of our method compared to the current state of the art: First, our solution achieves higher visual quality, e.g. by noticeably reducing overfitting. Second, our solution allows for more degrees of freedom to control the domain gap, i.e. what aspects of image I_B are used to define the domain B. Technically, we realize the new method by building on a pre-trained StyleGAN generator as GAN and a pre-trained CLIP model for representing the domain gap. We propose several new regularizers for controlling the domain gap to optimize the weights of the pre-trained StyleGAN generator to output images in domain B instead of domain A. The regularizers prevent the optimization from taking on too many attributes of the single reference image. Our results show significant visual improvements over the state of the art as well as multiple applications that highlight improved control.
• Abstract（参考訳）: ワンショット領域適応のための新しい手法を提案する。 提案アルゴリズムは,ドメインAからドメインBへトレーニングされたGANの任意の出力を変換することができるが,本手法の利点は2つある。 第2に、この解は、ドメイン間隙、すなわち、ドメインbを定義するのに画像i_bのどの側面が使用されるかを制御する自由度を増やすことができる。 本稿では,事前学習されたstylegan生成器の重みをドメインaではなく,ドメインb内の画像出力に最適化するために,ドメインギャップを制御するための新たなレギュレータを提案する。 以上の結果から,制御性の向上を目立たせる複数のアプリケーションとともに,最先端の視覚的改善が見られた。

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