論文の概要: State-of-the-Art in the Architecture, Methods and Applications of
StyleGAN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.14020v1
- Date: Mon, 28 Feb 2022 18:42:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-01 16:29:16.874388
- Title: State-of-the-Art in the Architecture, Methods and Applications of
StyleGAN
- Title（参考訳）: StyleGANのアーキテクチャ、方法、応用における現状
- Authors: Amit H. Bermano and Rinon Gal and Yuval Alaluf and Ron Mokady and
Yotam Nitzan and Omer Tov and Or Patashnik and Daniel Cohen-Or
- Abstract要約: 最先端のレポートでは、StyleGANアーキテクチャと、その概念以来採用されてきた方法について取り上げている。
StyleGANの学習した潜伏空間は驚くほどうまく機能し、驚くほど乱れています。
StyleGANによって提供される制御は、本質的にジェネレータの学習分布に限られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.359306557243706
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have established themselves as a
prevalent approach to image synthesis. Of these, StyleGAN offers a fascinating
case study, owing to its remarkable visual quality and an ability to support a
large array of downstream tasks. This state-of-the-art report covers the
StyleGAN architecture, and the ways it has been employed since its conception,
while also analyzing its severe limitations. It aims to be of use for both
newcomers, who wish to get a grasp of the field, and for more experienced
readers that might benefit from seeing current research trends and existing
tools laid out. Among StyleGAN's most interesting aspects is its learned latent
space. Despite being learned with no supervision, it is surprisingly
well-behaved and remarkably disentangled. Combined with StyleGAN's visual
quality, these properties gave rise to unparalleled editing capabilities.
However, the control offered by StyleGAN is inherently limited to the
generator's learned distribution, and can only be applied to images generated
by StyleGAN itself. Seeking to bring StyleGAN's latent control to real-world
scenarios, the study of GAN inversion and latent space embedding has quickly
gained in popularity. Meanwhile, this same study has helped shed light on the
inner workings and limitations of StyleGAN. We map out StyleGAN's impressive
story through these investigations, and discuss the details that have made
StyleGAN the go-to generator. We further elaborate on the visual priors
StyleGAN constructs, and discuss their use in downstream discriminative tasks.
Looking forward, we point out StyleGAN's limitations and speculate on current
trends and promising directions for future research, such as task and target
specific fine-tuning.
- Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は、画像合成の一般的なアプローチとして確立されている。
StyleGANは、その目覚ましい視覚的品質と、大量の下流タスクをサポートする能力のために、興味深いケーススタディを提供している。
この最先端のレポートは、StyleGANアーキテクチャと、その概念以来採用されてきた方法と、その厳しい制限を分析している。
この分野を把握したい新参者と、現在の研究動向や既存のツールの紹介から恩恵を受ける経験豊富な読者の両方に利用できるようにすることを目的としている。
StyleGANの最も興味深い側面は学習された潜在空間である。
監督なしでは学ばれるものの、驚くほどよく出来ており、著しく絡み合っている。
StyleGANの視覚的品質と組み合わせることで、これらの特性は非並列な編集機能を生み出した。
しかし、StyleGANが提供する制御は本質的にはジェネレータの学習分布に限られており、StyleGAN自身で生成された画像にのみ適用できる。
StyleGANの潜伏制御を現実のシナリオに持ち込もうとして、GANの反転と潜伏空間の埋め込みの研究が急速に人気を集めている。
一方、この研究はStyleGANの内部構造や限界に光を当てるのに役立っている。
これらの調査を通して、StyleGANの印象的なストーリーをマップし、StyleGANをGo-toジェネレータにした詳細について論じる。
我々はさらにvisual priors styleganの構成について詳しく述べ、下流の判別タスクでの使用について論じる。
今後,StyleGANの限界を指摘し,今後の課題や特定の微調整の目標など,今後の研究動向や今後の方向性を推察する。
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