論文の概要: Styleverse: Towards Identity Stylization across Heterogeneous Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00861v1
• Date: Wed, 2 Mar 2022 04:23:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 14:43:58.312851
• Title: Styleverse: Towards Identity Stylization across Heterogeneous Domains
• Title（参考訳）: スタイルバース:異種ドメイン間のアイデンティティスタイライゼーションに向けて
• Authors: Jia Li, Jie Cao, JunXian Duan, Ran He
• Abstract要約: 異種ドメイン間のIDS(IDentity Stylization)という課題を提案する。 有効な異種ネットワークベースのフレームワークである$Styleverse$を使用し、単一のドメイン認識ジェネレータを使用します。 $Styleverseは、他の最先端の方法と比較して、より忠実なアイデンティティスタイリングを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.13327076710269
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new challenging task namely IDentity Stylization (IDS) across heterogeneous domains. IDS focuses on stylizing the content identity, rather than completely swapping it using the reference identity. We use an effective heterogeneous-network-based framework $Styleverse$ that uses a single domain-aware generator to exploit the Metaverse of diverse heterogeneous faces, based on the proposed dataset FS13 with limited data. FS13 means 13 kinds of Face Styles considering diverse lighting conditions, art representations and life dimensions. Previous similar tasks, \eg, image style transfer can handle textural style transfer based on a reference image. This task usually ignores the high structure-aware facial area and high-fidelity preservation of the content. However, Styleverse intends to controllably create topology-aware faces in the Parallel Style Universe, where the source facial identity is adaptively styled via AdaIN guided by the domain-aware and reference-aware style embeddings from heterogeneous pretrained models. We first establish the IDS quantitative benchmark as well as the qualitative Styleverse matrix. Extensive experiments demonstrate that Styleverse achieves higher-fidelity identity stylization compared with other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異種ドメイン間のidスタイライゼーション(ids)という新たな課題を提案する。 IDSは、参照IDを使って完全に置き換えるのではなく、コンテンツIDをスタイリングすることに焦点を当てている。 提案したデータセットFS13の限られたデータに基づいて,単一のドメイン認識ジェネレータを使用して多種多様な異種顔のメタバースを利用する。 FS13は、様々な照明条件、芸術表現、生活次元を考慮した13種類のフェイススタイルを意味する。 以前の同様のタスクである \eg, image style transferは、参照イメージに基づいてテキスト形式の転送を処理できる。 このタスクは、通常、高構造認識された顔領域と、コンテンツの高忠実性保存を無視する。 しかし、StyleverseはParallel Style Universeでトポロジーを意識した顔のコントロールを行おうとしており、AdaINを通じて、異種事前学習モデルからのドメイン認識および参照認識スタイルの埋め込みによって、ソースの顔のアイデンティティを適応的にスタイル付けしている。 まずIDS定量的なベンチマークと定性的スタイルバース行列を確立する。 広範な実験により、スタイルバースは他の最先端の手法と比較して高い忠実度のアイデンティティスタイライゼーションを達成できることが示されている。

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