論文の概要: Pastiche Master: Exemplar-Based High-Resolution Portrait Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13248v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 17:57:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 13:26:41.622204
• Title: Pastiche Master: Exemplar-Based High-Resolution Portrait Style Transfer
• Title（参考訳）: Pastiche Master: 先進的な高解像度ポートレートスタイルの転送
• Authors: Shuai Yang, Liming Jiang, Ziwei Liu, Chen Change Loy
• Abstract要約: StyleGANの最近の研究は、限られたデータを用いたトランスファーラーニングによる芸術的肖像画生成に高い性能を示している。 本稿では,オリジナルフェイスドメインと拡張アートポートレートドメインの両スタイルを柔軟に制御できる新しいDualStyleGANを提案する。 高品質なポートレートスタイル転送とフレキシブルなスタイル制御において、DualStyleGANが最先端の手法よりも優れていることを示す実験である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.54337984566877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies on StyleGAN show high performance on artistic portrait generation by transfer learning with limited data. In this paper, we explore more challenging exemplar-based high-resolution portrait style transfer by introducing a novel DualStyleGAN with flexible control of dual styles of the original face domain and the extended artistic portrait domain. Different from StyleGAN, DualStyleGAN provides a natural way of style transfer by characterizing the content and style of a portrait with an intrinsic style path and a new extrinsic style path, respectively. The delicately designed extrinsic style path enables our model to modulate both the color and complex structural styles hierarchically to precisely pastiche the style example. Furthermore, a novel progressive fine-tuning scheme is introduced to smoothly transform the generative space of the model to the target domain, even with the above modifications on the network architecture. Experiments demonstrate the superiority of DualStyleGAN over state-of-the-art methods in high-quality portrait style transfer and flexible style control.
• Abstract（参考訳）: StyleGANの最近の研究は、限られたデータを用いた転送学習による芸術的肖像画生成に高い性能を示している。 本稿では,従来の顔領域と拡張された芸術的肖像画領域の両スタイルを柔軟に制御する新しいDualStyleGANを導入することで,模範的な高解像度肖像画スタイルの転送をより困難にする。 StyleGANとは異なり、DualStyleGANは、固有のスタイルパスと新しい外部スタイルパスを持つポートレートの内容とスタイルをそれぞれ特徴付けることによって、自然なスタイル転送を提供する。 繊細に設計された極端なスタイルパスにより,カラースタイルと複雑な構造スタイルの両方を階層的に変調し,正確にスタイル例を定式化することができる。 さらに、上述のネットワークアーキテクチャの変更であっても、モデルの生成空間を対象領域にスムーズに変換するために、新たなプログレッシブ微調整スキームを導入する。 高品質なポートレートスタイル転送とフレキシブルなスタイル制御における最先端手法よりもDualStyleGANの方が優れていることを示す実験である。

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