Fugu-MT 論文翻訳(概要): GANzilla: User-Driven Direction Discovery in Generative Adversarial Networks

論文の概要: GANzilla: User-Driven Direction Discovery in Generative Adversarial Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08320v1
Date: Sun, 17 Jul 2022 23:55:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-20 02:30:30.682405
Title: GANzilla: User-Driven Direction Discovery in Generative Adversarial Networks
Title（参考訳）: GANzilla: ジェネレーティブ・ディレクティブ・ネットワークにおけるユーザ駆動指向ディスカバリ
Authors: Noyan Evirgen, Xiang 'Anthony' Chen
Abstract要約: Generative Adversarial Network (GAN) は、データ前処理、画像編集、クリエイティビティサポートなど、多くのアプリケーション領域で広く採用されている。 GANの「ブラックボックス」の性質は、非専門家ユーザーがモデルが生成するデータを制御するのを防ぐ。本稿では,ユーザ主導のツールであるGANzillaを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.715123728970646
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Generative Adversarial Network (GAN) is widely adopted in numerous application areas, such as data preprocessing, image editing, and creativity support. However, GAN's 'black box' nature prevents non-expert users from controlling what data a model generates, spawning a plethora of prior work that focused on algorithm-driven approaches to extract editing directions to control GAN. Complementarily, we propose a GANzilla: a user-driven tool that empowers a user with the classic scatter/gather technique to iteratively discover directions to meet their editing goals. In a study with 12 participants, GANzilla users were able to discover directions that (i) edited images to match provided examples (closed-ended tasks) and that (ii) met a high-level goal, e.g., making the face happier, while showing diversity across individuals (open-ended tasks).
Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Network (GAN) は、データ前処理、画像編集、クリエイティビティサポートなど、多くのアプリケーション領域で広く採用されている。しかしながら、GANの「ブラックボックス」の性質は、非専門家のユーザがモデルが生成するデータを制御するのを妨げ、GANを制御するための編集方向を抽出するアルゴリズム駆動アプローチに焦点を当てた、多くの先行作業を生み出している。並行して,従来の散布・収集手法をユーザに与えることで,編集目標を達成するための方向を反復的に発見するツールであるganzillaを提案する。 12人の被験者を対象にした調査で、ガンジラのユーザーはその方向を見つけることができた。 (i)提供された例に合致する編集画像(クローズドテッドタスク)等 (ii)個人間で多様性を示しながら、顔をより幸せにする(開放されたタスク)といったハイレベルな目標に出会った。

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