論文の概要: Realistic Full-Body Anonymization with Surface-Guided GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02193v2
• Date: Thu, 1 Jun 2023 09:52:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 02:12:04.021197
• Title: Realistic Full-Body Anonymization with Surface-Guided GANs
• Title（参考訳）: 表面誘導ganを用いた実物匿名化
• Authors: H{\aa}kon Hukkel{\aa}s, Morten Smebye, Rudolf Mester, Frank Lindseth
• Abstract要約: In-the-wild画像のためのリアルな人間を生成する新しい匿名化手法を提案する。 我々の設計の鍵となる部分は、画像と正準3次元表面との間の高密度画素対面対応により、対向ネットを誘導することである。 表面誘導は画像品質とサンプルの多様性を著しく改善し、非常に実用的なジェネレータが得られることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.37907896341367
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work on image anonymization has shown that generative adversarial networks (GANs) can generate near-photorealistic faces to anonymize individuals. However, scaling up these networks to the entire human body has remained a challenging and yet unsolved task. We propose a new anonymization method that generates realistic humans for in-the-wild images. A key part of our design is to guide adversarial nets by dense pixel-to-surface correspondences between an image and a canonical 3D surface. We introduce Variational Surface-Adaptive Modulation (V-SAM) that embeds surface information throughout the generator. Combining this with our novel discriminator surface supervision loss, the generator can synthesize high quality humans with diverse appearances in complex and varying scenes. We demonstrate that surface guidance significantly improves image quality and diversity of samples, yielding a highly practical generator. Finally, we show that our method preserves data usability without infringing privacy when collecting image datasets for training computer vision models. Source code and appendix is available at: \href{https://github.com/hukkelas/full_body_anonymization}{github.com/hukkelas/full\_body\_anonymization}
• Abstract（参考訳）: 画像匿名化に関する最近の研究は、生成的敵ネットワーク(gans)が個人を匿名化するためにほぼフォトリアリスティックな顔を生成することができることを示した。 しかし、これらのネットワークを人体全体に拡大することは、困難でありながら未解決の課題である。 In-the-wild画像のためのリアルな人間を生成する新しい匿名化手法を提案する。 我々の設計の鍵となるのは、画像と正準3次元表面との間の高密度画素対面対応による対向ネットの誘導である。 本稿では,ジェネレータ全体にサーフェス情報を埋め込む可変表面適応変調(V-SAM)を提案する。 これを新しい識別器表面監視損失と組み合わせることで、複雑な場面や様々な場面で様々な外観で高品質な人間を合成することができる。 表面指導は画像品質とサンプルの多様性を著しく改善し,実用性の高い生成装置となることを実証する。 最後に,コンピュータビジョンモデルのトレーニング用画像データセットの収集において,プライバシを侵害することなくデータのユーザビリティを保護できることを示す。 ソースコードと付録は以下の通りである。 \href{https://github.com/hukkelas/full_body_anonymization}{github.com/hukkelas/full\_body\_anonymization}

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