論文の概要: TRIP: Refining Image-to-Image Translation via Rival Preferences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13411v1
- Date: Fri, 26 Nov 2021 10:30:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-29 17:17:33.620614
- Title: TRIP: Refining Image-to-Image Translation via Rival Preferences
- Title（参考訳）: TRIP: 画像から画像への変換をRival Preferencesで改善
- Authors: Yinghua Yao, Yuangang Pan, Ivor W. Tsang, Xin Yao
- Abstract要約: 相対属性(RA)は、そのリッチなセマンティック情報により、きめ細かい画像から画像への変換を可能にする。
本稿では,細粒度翻訳と高品質生成の目標を調整するための新しいモデルTRIPを提案する。
2つの顔画像データセットと1つの靴画像データセットの実験は、私たちのTRIPが最先端の結果を達成することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.938056382255304
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Relative attribute (RA), referring to the preference over two images on the
strength of a specific attribute, can enable fine-grained image-to-image
translation due to its rich semantic information. Existing work based on RAs
however failed to reconcile the goal for fine-grained translation and the goal
for high-quality generation. We propose a new model TRIP to coordinate these
two goals for high-quality fine-grained translation. In particular, we
simultaneously train two modules: a generator that translates an input image to
the desired image with smooth subtle changes with respect to the interested
attributes; and a ranker that ranks rival preferences consisting of the input
image and the desired image. Rival preferences refer to the adversarial ranking
process: (1) the ranker thinks no difference between the desired image and the
input image in terms of the desired attributes; (2) the generator fools the
ranker to believe that the desired image changes the attributes over the input
image as desired. RAs over pairs of real images are introduced to guide the
ranker to rank image pairs regarding the interested attributes only. With an
effective ranker, the generator would "win" the adversarial game by producing
high-quality images that present desired changes over the attributes compared
to the input image. The experiments on two face image datasets and one shoe
image dataset demonstrate that our TRIP achieves state-of-art results in
generating high-fidelity images which exhibit smooth changes over the
interested attributes.
- Abstract（参考訳）: 相対属性(RA)は、特定の属性の強さに関する2つの画像に対する好みを参照し、そのリッチな意味情報により微細な画像から画像への変換を可能にする。
しかし、RAをベースとした既存の作業は、微細な翻訳の目標と高品質な生成の目標の調整に失敗した。
高品質な細粒度翻訳のための2つの目標をコーディネートする新しいモデル TRIP を提案する。
特に,入力画像から所望の画像への変換を行うジェネレータと,入力画像と所望の画像からなる競合選好をランク付けするランク付け器の2つのモジュールを同時に訓練する。
ライバルの選好は、敵のランク付けの過程を参照する: (1) ランク付け者は、所望の属性の観点で所望の画像と入力画像との差を考慮せず、(2) 生成者は、所望の画像が所望の入力画像上の属性を所望の通り変更すると考えるように、ランク付け者を騙す。
実画像の対上のRAを導入し、興味のある属性のみに関する画像対をランク付けする。
有効ランク付けにより、ジェネレータは、入力画像と比較して属性に対して望ましい変化を示す高品質な画像を生成することにより、敵ゲームに「勝つ」。
2つの顔画像データセットと1つの靴画像データセットに関する実験は、我々の旅行が最先端の成果を達成し、興味のある属性に対してスムーズな変化を示す高忠実な画像を生成することを示しています。
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