論文の概要: Region-Based Semantic Factorization in GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09649v1
• Date: Sat, 19 Feb 2022 17:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 09:09:55.128422
• Title: Region-Based Semantic Factorization in GANs
• Title（参考訳）: GANにおける領域に基づく意味的因子化
• Authors: Jiapeng Zhu, Yujun Shen, Yinghao Xu, Deli Zhao, Qifeng Chen
• Abstract要約: 本稿では,任意の画像領域についてGAN(Generative Adversarial Networks)が学習した潜在意味を分解するアルゴリズムを提案する。 適切に定義された一般化されたレイリー商を通して、アノテーションや訓練なしにそのような問題を解く。 様々な最先端のGANモデルに対する実験結果から,本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.90498535507106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the rapid advancement of semantic discovery in the latent space of Generative Adversarial Networks (GANs), existing approaches either are limited to finding global attributes or rely on a number of segmentation masks to identify local attributes. In this work, we present a highly efficient algorithm to factorize the latent semantics learned by GANs concerning an arbitrary image region. Concretely, we revisit the task of local manipulation with pre-trained GANs and formulate region-based semantic discovery as a dual optimization problem. Through an appropriately defined generalized Rayleigh quotient, we manage to solve such a problem without any annotations or training. Experimental results on various state-of-the-art GAN models demonstrate the effectiveness of our approach, as well as its superiority over prior arts regarding precise control, region robustness, speed of implementation, and simplicity of use.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)の潜在領域における意味発見の急速な進歩にもかかわらず、既存のアプローチはグローバル属性の発見に限られるか、ローカル属性を識別するために複数のセグメンテーションマスクに依存している。 本研究では,任意の画像領域に関してGANが学習した潜在意味論を分解するアルゴリズムを提案する。 具体的には,事前学習したganを用いた局所操作の課題を再検討し,二元最適化問題として領域に基づく意味発見を定式化する。 適切に定義された一般化されたレイリー商を通して、アノテーションや訓練なしにそのような問題を解決することができる。 様々な最先端のGANモデルによる実験結果から, 精度制御, 領域の堅牢性, 実装速度, 使用の簡易性など, 従来の技術よりも優れていることが示唆された。

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