論文の概要: A Survey on Leveraging Pre-trained Generative Adversarial Networks for
Image Editing and Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10309v1
- Date: Thu, 21 Jul 2022 05:05:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-22 13:38:55.490638
- Title: A Survey on Leveraging Pre-trained Generative Adversarial Networks for
Image Editing and Restoration
- Title（参考訳）: 画像編集・復元のための事前学習型汎用ネットワークの活用に関する調査
- Authors: Ming Liu, Yuxiang Wei, Xiaohe Wu, Wangmeng Zuo, Lei Zhang
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Network)は、単純だが効果的なトレーニング機構と優れた画像生成品質により、大きな注目を集めている。
近年のGANモデルは生成した画像と実際の画像とのギャップを大幅に狭めている。
近年の多くの研究は、未学習のGANモデルと学習されたGAN先行空間を生かして、事前学習されたGANモデルを活用することへの関心が高まっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.17890189820665
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative adversarial networks (GANs) have drawn enormous attention due to
the simple yet effective training mechanism and superior image generation
quality. With the ability to generate photo-realistic high-resolution (e.g.,
$1024\times1024$) images, recent GAN models have greatly narrowed the gaps
between the generated images and the real ones. Therefore, many recent works
show emerging interest to take advantage of pre-trained GAN models by
exploiting the well-disentangled latent space and the learned GAN priors. In
this paper, we briefly review recent progress on leveraging pre-trained
large-scale GAN models from three aspects, i.e., 1) the training of large-scale
generative adversarial networks, 2) exploring and understanding the pre-trained
GAN models, and 3) leveraging these models for subsequent tasks like image
restoration and editing. More information about relevant methods and
repositories can be found at https://github.com/csmliu/pretrained-GANs.
- Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans) は、単純で効果的なトレーニング機構と優れた画像生成品質のため、多大な注目を集めている。
フォトリアリスティック高解像度画像(例:1024\times1024$)を生成する能力により、最近のGANモデルは生成された画像と実際の画像とのギャップを大幅に狭めた。
したがって、近年の多くの研究は、学習されたGAN先行空間と不整合空間を利用して、事前学習されたGANモデルを活用することへの関心が高まっている。
本稿では,3つの側面から事前学習した大規模ganモデルを活用した最近の進歩を概観する。
1)大規模生成型adversarial networkの訓練
2)事前訓練されたGANモデルの探索と理解
3)画像復元や編集といった後続のタスクにこれらのモデルを活用する。
関連するメソッドやリポジトリに関する詳細は、https://github.com/csmliu/pretrained-GANsで確認できる。
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