論文の概要: Delta-GAN-Encoder: Encoding Semantic Changes for Explicit Image Editing, using Few Synthetic Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08419v2
• Date: Wed, 17 Nov 2021 11:02:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 11:51:29.735803
• Title: Delta-GAN-Encoder: Encoding Semantic Changes for Explicit Image Editing, using Few Synthetic Samples
• Title（参考訳）: Delta-GAN-Encoder:少数の合成サンプルを用いた画像編集のための意味的変化の符号化
• Authors: Nir Diamant, Nitsan Sandor, Alex M Bronstein
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したGANの潜伏空間において,任意の属性を制御できる新しい手法を提案する。 我々は最小限のサンプルを頼りにSim2Real学習を行い、連続的な正確な編集を無制限に行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.348633570886661
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Understating and controlling generative models' latent space is a complex task. In this paper, we propose a novel method for learning to control any desired attribute in a pre-trained GAN's latent space, for the purpose of editing synthesized and real-world data samples accordingly. We perform Sim2Real learning, relying on minimal samples to achieve an unlimited amount of continuous precise edits. We present an Autoencoder-based model that learns to encode the semantics of changes between images as a basis for editing new samples later on, achieving precise desired results - example shown in Fig. 1. While previous editing methods rely on a known structure of latent spaces (e.g., linearity of some semantics in StyleGAN), our method inherently does not require any structural constraints. We demonstrate our method in the domain of facial imagery: editing different expressions, poses, and lighting attributes, achieving state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの潜在空間のアンダースタットと制御は複雑なタスクである。 本稿では,事前学習されたGANの潜伏空間における任意の属性を学習し,それに応じて合成された実世界のデータサンプルを編集する手法を提案する。 我々は最小限のサンプルを頼りにSim2Real学習を行い、連続的な正確な編集を無制限に行う。 本稿では,画像間の変化のセマンティクスを,後で新しいサンプルを編集し,正確な望ましい結果を得るための基盤として符号化することを学ぶAutoencoderベースのモデルを提案する。 従来の編集方法は潜在空間の既知の構造(例えばStyleGANのいくつかの意味論の線型性)に依存していたが、本手法は本質的にいかなる構造的制約も必要としない。 我々は,表情,ポーズ,照明属性の編集,最先端の結果の達成という,顔画像の領域における手法を実証する。

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