論文の概要: Tensor-based Emotion Editing in the StyleGAN Latent Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06102v1
- Date: Thu, 12 May 2022 14:10:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-05-13 13:40:50.203478
- Title: Tensor-based Emotion Editing in the StyleGAN Latent Space
- Title（参考訳）: スタイルGAN潜時空間におけるテンソルに基づく感情編集
- Authors: Ren\'e Haas, Stella Gra{\ss}hof, and Sami S. Brandt
- Abstract要約: 我々は、高次特異値分解(HOSVD)に基づくテンソルモデルを用いて、生成逆数ネットワークにおける意味的な方向を検出する。
具体的には、怒り、嫌悪、恐怖、幸福、悲しみ、驚きの6つの原型的感情に対応する潜伏空間の方向を発見する。
これらの潜在空間方向は、実顔画像の表情やヨー回転を変えるために用いられる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5749416770494706
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we use a tensor model based on the Higher-Order Singular Value
Decomposition (HOSVD) to discover semantic directions in Generative Adversarial
Networks. This is achieved by first embedding a structured facial expression
database into the latent space using the e4e encoder. Specifically, we discover
directions in latent space corresponding to the six prototypical emotions:
anger, disgust, fear, happiness, sadness, and surprise, as well as a direction
for yaw rotation. These latent space directions are employed to change the
expression or yaw rotation of real face images. We compare our found directions
to similar directions found by two other methods. The results show that the
visual quality of the resultant edits are on par with State-of-the-Art. It can
also be concluded that the tensor-based model is well suited for emotion and
yaw editing, i.e., that the emotion or yaw rotation of a novel face image can
be robustly changed without a significant effect on identity or other
attributes in the images.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高次特異値分解(HOSVD)に基づくテンソルモデルを用いて,生成逆数ネットワークにおける意味的方向を検出する。
これは、最初にe4eエンコーダを使用して構造化された表情データベースを潜在空間に埋め込むことによって達成される。
具体的には,怒り,嫌悪感,恐怖,幸福,悲しみ,驚きの6つの感情に対応する潜伏空間の方向と,ヨー回転の方向を見出す。
これらの潜在空間方向は、実顔画像の表現やヨー回転を変えるために用いられる。
得られた方向を、他の2つの方法による類似の方向と比較する。
その結果,結果の視覚的品質はState-of-the-Artと同等であった。
また、テンソルに基づくモデルは、感情やヨー編集に適しており、新しい顔画像の感情やヨー回転は、画像のアイデンティティや他の属性に大きな影響を与えることなく、頑健に変化することができると結論付けることもできる。
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