論文の概要: Temporally Consistent Semantic Video Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10590v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 17:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 17:45:39.747871
• Title: Temporally Consistent Semantic Video Editing
• Title（参考訳）: 時間的に一貫したセマンティックビデオ編集
• Authors: Yiran Xu, Badour AlBahar, Jia-Bin Huang
• Abstract要約: 本稿では、時間的コヒーレントなビデオ編集を容易にするための、シンプルで効果的な方法を提案する。 我々の中核となる考え方は、潜在コードと事前学習されたジェネレータの両方を最適化することで、時間的測光の不整合を最小限にすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.50322018842475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative adversarial networks (GANs) have demonstrated impressive image generation quality and semantic editing capability of real images, e.g., changing object classes, modifying attributes, or transferring styles. However, applying these GAN-based editing to a video independently for each frame inevitably results in temporal flickering artifacts. We present a simple yet effective method to facilitate temporally coherent video editing. Our core idea is to minimize the temporal photometric inconsistency by optimizing both the latent code and the pre-trained generator. We evaluate the quality of our editing on different domains and GAN inversion techniques and show favorable results against the baselines.
• Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans) は、オブジェクトクラスの変更、属性の変更、スタイルの転送など、実画像の素晴らしい画像生成品質とセマンティック編集能力を示している。 しかし、これらのGANベースの編集をフレームごとに独立してビデオに適用すると、必然的に時間的なひねりが生じる。 本稿では,時間的コヒーレントなビデオ編集を容易にする簡易かつ効果的な方法を提案する。 私たちの核となるアイデアは、潜在コードと事前学習されたジェネレータの両方を最適化することで、時間的測光の不整合を最小限に抑えることです。 我々は,異なる領域における編集の質とGAN変換技術を評価し,ベースラインに対して良好な結果を示す。

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