論文の概要: Tensor-based Subspace Factorization for StyleGAN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04554v1
- Date: Mon, 8 Nov 2021 15:11:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-09 16:02:39.643877
- Title: Tensor-based Subspace Factorization for StyleGAN
- Title（参考訳）: StyleGANのテンソルベース部分空間分解
- Authors: Ren\'e Haas, Stella Gra{\ss}hof and Sami Sebastian Brandt
- Abstract要約: $tau$GANは、生成モデルの潜在空間をモデル化するためのテンソルベースのメソッドである。
構造的表情データベースとしてBU-3DFEを用いてFFHQで訓練したStyleGANに対するアプローチを検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we propose $\tau$GAN a tensor-based method for modeling the
latent space of generative models. The objective is to identify semantic
directions in latent space. To this end, we propose to fit a multilinear tensor
model on a structured facial expression database, which is initially embedded
into latent space. We validate our approach on StyleGAN trained on FFHQ using
BU-3DFE as a structured facial expression database. We show how the parameters
of the multilinear tensor model can be approximated by Alternating Least
Squares. Further, we introduce a tacked style-separated tensor model, defined
as an ensemble of style-specific models to integrate our approach with the
extended latent space of StyleGAN. We show that taking the individual styles of
the extended latent space into account leads to higher model flexibility and
lower reconstruction error. Finally, we do several experiments comparing our
approach to former work on both GANs and multilinear models. Concretely, we
analyze the expression subspace and find that the expression trajectories meet
at an apathetic face that is consistent with earlier work. We also show that by
changing the pose of a person, the generated image from our approach is closer
to the ground truth than results from two competing approaches.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,生成モデルの潜在空間をモデル化するためのテンソルベース手法である$\tau$ganを提案する。
目的は潜在空間における意味的方向を特定することである。
そこで本研究では,まず潜在空間に埋め込まれた構造化表情データベースに多線形テンソルモデルを適用することを提案する。
構造的表情データベースとしてBU-3DFEを用いてFFHQで訓練したStyleGANに対するアプローチを検証する。
本稿では,多重線形テンソルモデルのパラメータを最小二乗交互に近似する方法を示す。
さらに,スタイル固有モデルのアンサンブルとして定義されるタック付きスタイル分離テンソルモデルを導入し,このアプローチをスタイルガンの拡張潜在空間と統合する。
拡張潜在空間の個々のスタイルを考慮に入れると,モデルの柔軟性が向上し,復元誤差が低下することが示された。
最後に,gansモデルとマルチリニアモデルの両方について,従来の手法と比較した実験を行った。
具体的には,表現部分空間を解析し,表現軌跡が先行処理と整合した無情な面に一致していることを見出す。
また,人間の姿勢を変えることで,我々のアプローチから生成したイメージは,競合する2つのアプローチの結果よりも基礎的な真実に近いことも示します。
関連論文リスト
- From Semantics to Hierarchy: A Hybrid Euclidean-Tangent-Hyperbolic Space Model for Temporal Knowledge Graph Reasoning [1.1372536310854844]
時間的知識グラフ(TKG)推論は、過去のデータに基づいて将来の出来事を予測する。
既存のユークリッドモデルはセマンティクスを捉えるのに優れているが、階層構造に苦しむ。
ユークリッドモデルと双曲モデルの両方の強みを利用する新しいハイブリッド幾何空間アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-30T10:33:08Z) - FUSE-ing Language Models: Zero-Shot Adapter Discovery for Prompt Optimization Across Tokenizers [55.2480439325792]
FUSEは、あるモデルのテキスト埋め込み空間から別のモデルへのマッピングを行うアダプタ層を、異なるトークン化器にまたがっても近似するアプローチである。
画像キャプションと感情に基づく画像キャプションのための視覚言語モデルと因果言語モデルに対する多目的最適化によるアプローチの有効性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-09T02:16:37Z) - Interpreting the Weight Space of Customized Diffusion Models [79.14866339932199]
微調整拡散モデルの重み空間は、新しいモデルを生成する解釈可能なメタラテント空間として振る舞うことができることを示す。
この結果から,微調整拡散モデルの重み空間は,新しいモデルを生成する解釈可能なメタラテント空間として振る舞うことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T17:59:56Z) - Dynamic Point Fields [30.029872787758705]
本稿では,明示的な点ベースグラフィックスの表現的利点と暗黙的な変形ネットワークを組み合わせた動的点場モデルを提案する。
我々は,その表現力,学習効率,および配布外小説のポーズに対する堅牢性の観点から,我々の動的点場フレームワークの利点を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-05T17:52:37Z) - VTAE: Variational Transformer Autoencoder with Manifolds Learning [144.0546653941249]
深層生成モデルは、多くの潜伏変数を通して非線形データ分布の学習に成功している。
ジェネレータの非線形性は、潜在空間がデータ空間の不満足な射影を示し、表現学習が不十分になることを意味する。
本研究では、測地学と正確な計算により、深部生成モデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-03T13:13:19Z) - On the Transformation of Latent Space in Fine-Tuned NLP Models [21.364053591693175]
微調整NLPモデルにおける潜伏空間の進化について検討する。
階層的クラスタリングを用いて表現空間における潜在概念を発見する。
3つのモデルと3つの下流タスクで事前訓練されたモデルと微調整されたモデルを比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-23T10:59:19Z) - Counting Phases and Faces Using Bayesian Thermodynamic Integration [77.34726150561087]
本稿では,2パラメータ統計力学系における熱力学関数と位相境界の再構成手法を提案する。
提案手法を用いて,IsingモデルとTASEPの分割関数と位相図を正確に再構成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-18T17:11:23Z) - Latent Space Model for Higher-order Networks and Generalized Tensor
Decomposition [18.07071669486882]
我々は、複雑な高次ネットワーク相互作用を研究するために、一般的な潜在空間モデルとして定式化された統一フレームワークを導入する。
一般化された多線形カーネルをリンク関数として、潜伏位置と観測データとの関係を定式化する。
本手法が合成データに与える影響を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-30T13:11:17Z) - Bridge the Gap Between Model-based and Model-free Human Reconstruction [10.818838437018682]
グラフ畳み込みニューラルネットワークによって構築された暗黙の面と明示的なメッシュモデルを同時に予測するエンド・ツー・エンドニューラルネットワークを提案する。
DeepHumanデータセットの実験は、我々のアプローチが効果的であることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-11T11:13:42Z) - Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs [65.42778970898534]
画像合成のために訓練されたGAN(Generative Adversarial Networks)の潜在空間に、解釈可能な次元の豊富なセットが出現することが示されている。
本研究では,GANが学習した内部表現について検討し,その基礎となる変動要因を教師なしで明らかにする。
本稿では,事前学習した重みを直接分解することで,潜在意味発見のためのクローズドフォーム因数分解アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-13T18:05:36Z) - CoSE: Compositional Stroke Embeddings [52.529172734044664]
本稿では、ストロークベースの描画タスクのような複雑な自由形式構造に対する生成モデルを提案する。
我々のアプローチは、自動補完図のようなインタラクティブなユースケースに適している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-17T15:22:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。