論文の概要: BlendGAN: Implicitly GAN Blending for Arbitrary Stylized Face Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11728v1
• Date: Fri, 22 Oct 2021 12:00:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-25 15:40:10.804553
• Title: BlendGAN: Implicitly GAN Blending for Arbitrary Stylized Face Generation
• Title（参考訳）: BlendGAN: 任意型顔生成のための暗黙のGANブレンド
• Authors: Mingcong Liu, Qiang Li, Zekui Qin, Guoxin Zhang, Pengfei Wan, Wen Zheng
• Abstract要約: 任意の顔生成のためのBlendGANを提案する。 まず、任意のスタイルの表現を抽出するために、ジェネリックアートデータセット上で自己教師型スタイルエンコーダを訓練する。 さらに、顔とスタイルの表現を暗黙的にブレンドし、任意のスタイル化効果を制御するために、重み付け混合モジュール(WBM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.370501805054344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have made a dramatic leap in high-fidelity image synthesis and stylized face generation. Recently, a layer-swapping mechanism has been developed to improve the stylization performance. However, this method is incapable of fitting arbitrary styles in a single model and requires hundreds of style-consistent training images for each style. To address the above issues, we propose BlendGAN for arbitrary stylized face generation by leveraging a flexible blending strategy and a generic artistic dataset. Specifically, we first train a self-supervised style encoder on the generic artistic dataset to extract the representations of arbitrary styles. In addition, a weighted blending module (WBM) is proposed to blend face and style representations implicitly and control the arbitrary stylization effect. By doing so, BlendGAN can gracefully fit arbitrary styles in a unified model while avoiding case-by-case preparation of style-consistent training images. To this end, we also present a novel large-scale artistic face dataset AAHQ. Extensive experiments demonstrate that BlendGAN outperforms state-of-the-art methods in terms of visual quality and style diversity for both latent-guided and reference-guided stylized face synthesis.
• Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans)は、高忠実度画像合成とスタイリッシュな顔生成において劇的な飛躍を遂げた。 近年,スタイライゼーション性能を向上させるための層スワッピング機構が開発されている。 しかし、この方法は任意のスタイルを1つのモデルに適合させることができず、各スタイルに数百のスタイル一貫性のある訓練画像を必要とする。 そこで本稿では,フレキシブルブレンディング戦略と汎用的アーティスティックデータセットを用いて,任意のスタイリッシュな顔生成のためのblendganを提案する。 具体的には、まず、ジェネリックアーティカルデータセット上で自己教師付きスタイルエンコーダを訓練し、任意のスタイルの表現を抽出する。 さらに,顔とスタイル表現を暗黙的にブレンドし,任意のスタイライゼーション効果を制御するために,重み付きブレンディングモジュール(wbm)を提案する。 これにより、BlendGANは任意のスタイルを統一されたモデルに適切に適合させ、スタイル一貫性のあるトレーニング画像のケース・バイ・ケース作成を回避できる。 この目的のために,新しい大規模顔データセットAAHQを提案する。 広汎な実験により、BlendGANは、潜在誘導型と参照誘導型の両方の顔合成において、視覚的品質とスタイルの多様性の観点から、最先端の手法よりも優れていることが示された。

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