論文の概要: Analyzing the Latent Space of GAN through Local Dimension Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13182v1
• Date: Thu, 26 May 2022 06:36:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-27 14:34:22.119013
• Title: Analyzing the Latent Space of GAN through Local Dimension Estimation
• Title（参考訳）: 局所次元推定によるGANの潜時空間の解析
• Authors: Jaewoong Choi, Geonho Hwang, Hyunsoo Cho, Myungjoo Kang
• Abstract要約: 事前学習したGANモデルにおける任意の中間層に対する局所次元推定アルゴリズムを提案する。 推定された内在次元は、非絡み合った局所摂動の数に対応する。 提案した計量はDistortionと呼ばれ、学習された潜在空間上の本質的な接空間の不整合を測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.688163910878411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The impressive success of style-based GANs (StyleGANs) in high-fidelity image synthesis has motivated research to understand the semantic properties of their latent spaces. Recently, a close relationship was observed between the semantically disentangled local perturbations and the local PCA components in the learned latent space $\mathcal{W}$. However, understanding the number of disentangled perturbations remains challenging. Building upon this observation, we propose a local dimension estimation algorithm for an arbitrary intermediate layer in a pre-trained GAN model. The estimated intrinsic dimension corresponds to the number of disentangled local perturbations. In this perspective, we analyze the intermediate layers of the mapping network in StyleGANs. Our analysis clarifies the success of $\mathcal{W}$-space in StyleGAN and suggests an alternative. Moreover, the intrinsic dimension estimation opens the possibility of unsupervised evaluation of global-basis-compatibility and disentanglement for a latent space. Our proposed metric, called Distortion, measures an inconsistency of intrinsic tangent space on the learned latent space. The metric is purely geometric and does not require any additional attribute information. Nevertheless, the metric shows a high correlation with the global-basis-compatibility and supervised disentanglement score. Our findings pave the way towards an unsupervised selection of globally disentangled latent space among the intermediate latent spaces in a GAN.
• Abstract（参考訳）: 高忠実な画像合成におけるスタイルベースのgan(stylegans)の素晴らしい成功は、その潜在空間の意味的性質を理解する研究の動機となった。 近年,学習された潜在空間$\mathcal{w}$ における局所摂動と局所pca成分との間に密接な関係が観察された。 しかし、乱れた摂動の数の理解は依然として困難である。 この観測に基づいて,事前学習GANモデルにおける任意の中間層に対する局所次元推定アルゴリズムを提案する。 推定される内在次元は、乱れのある局所摂動の数に対応する。 この観点から、我々はStyleGANにおけるマッピングネットワークの中間層を解析する。 我々の分析はStyleGANにおける$\mathcal{W}$-spaceの成功を明らかにし、代替案を提案する。 さらに,本質的次元推定は,潜在空間に対する大域的ベイズ結合性と乱れの教師なし評価の可能性を開く。 提案手法は歪みと呼ばれ,学習された潜在空間上の固有接空間の不整合を計測する。 計量は純粋に幾何学的であり、追加の属性情報を必要としない。 それでも、この計量は、大域的ベイズ適合性と教師付き非絡み合いスコアと高い相関を示す。 我々の発見は、gan 内の中間的潜在空間の間で、世界的不連続な潜在空間の教師なし選択への道を開くものである。

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