Fugu-MT 論文翻訳(概要): JoJoGAN: One Shot Face Stylization

論文の概要: JoJoGAN: One Shot Face Stylization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11641v1
Date: Wed, 22 Dec 2021 03:13:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-23 15:28:58.049897
Title: JoJoGAN: One Shot Face Stylization
Title（参考訳）: JoJoGAN: ショットフェイスのスティル化
Authors: Min Jin Chong, David Forsyth
Abstract要約: 本研究は,細部を正確に把握したワンショット画像スタイリングを実現することを目的としている。 GANインバージョンと事前学習したStyleGANのファインチューンを用いて,参照スタイルの画像から実データを近似した。次に、StyleGANを一般化して、学習したスタイルを他のすべての画像に適用できるように促します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.019182604573027
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While there have been recent advances in few-shot image stylization, these methods fail to capture stylistic details that are obvious to humans. Details such as the shape of the eyes, the boldness of the lines, are especially difficult for a model to learn, especially so under a limited data setting. In this work, we aim to perform one-shot image stylization that gets the details right. Given a reference style image, we approximate paired real data using GAN inversion and finetune a pretrained StyleGAN using that approximate paired data. We then encourage the StyleGAN to generalize so that the learned style can be applied to all other images.
Abstract（参考訳）: 画像のスタイリングは近年進歩しているが、これらの手法は人間にとって明らかなスタイリスティックな詳細を捉えられなかった。目の形、行の大胆さなどの詳細は、モデルにとって特に学習が困難であり、特に限られたデータ設定下では。本研究では,細部を正確に把握したワンショット画像スタイリングを実現することを目的とする。参照スタイルの画像から、GANインバージョンを用いて実データを近似し、その近似ペアデータを用いて事前学習したStyleGANを微調整する。次に、StyleGANを一般化して、学習したスタイルを他のすべての画像に適用できるように促します。

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