論文の概要: 3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch
Feature Swapping for Bodies and Faces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12448v2
- Date: Thu, 25 Nov 2021 15:20:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-29 12:51:31.213631
- Title: 3D Shape Variational Autoencoder Latent Disentanglement via Mini-Batch
Feature Swapping for Bodies and Faces
- Title（参考訳）: 身体と顔のミニバッチ特徴スワップによる3次元形状可変オートエンコーダ潜入乱れ
- Authors: Simone Foti, Bongjin Koo, Danail Stoyanov, Matthew J. Clarkson
- Abstract要約: 本稿では,3次元形状変化型オートエンコーダを訓練する自己教師型アプローチを提案する。
3Dメッシュで行った実験結果から,潜伏不整合に対する最先端の手法では顔と身体の同一性を取り除けないことが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.114711258010367
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning a disentangled, interpretable, and structured latent representation
in 3D generative models of faces and bodies is still an open problem. The
problem is particularly acute when control over identity features is required.
In this paper, we propose an intuitive yet effective self-supervised approach
to train a 3D shape variational autoencoder (VAE) which encourages a
disentangled latent representation of identity features. Curating the
mini-batch generation by swapping arbitrary features across different shapes
allows to define a loss function leveraging known differences and similarities
in the latent representations. Experimental results conducted on 3D meshes show
that state-of-the-art methods for latent disentanglement are not able to
disentangle identity features of faces and bodies. Our proposed method properly
decouples the generation of such features while maintaining good representation
and reconstruction capabilities.
- Abstract（参考訳）: 顔と体の3次元生成モデルにおける不連続、解釈、構造化された潜在表現の学習は、いまだに未解決の問題である。
アイデンティティ機能をコントロールする必要がある場合、問題は特に深刻である。
本稿では,3次元形状変化型オートエンコーダ(VAE)を訓練する直感的かつ効果的な自己教師型手法を提案する。
任意の特徴を異なる形状に置き換えることでミニバッチ生成を計算することで、潜在表現の既知の相違と類似性を利用した損失関数を定義することができる。
3dメッシュを用いた実験の結果,潜伏性乱れに対する最先端手法では顔と身体の同一性特徴を分離できないことがわかった。
提案手法は,優れた表現能力と復元能力を維持しつつ,これらの特徴を適切に分離する。
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