論文の概要: Style Your Hair: Latent Optimization for Pose-Invariant Hairstyle Transfer via Local-Style-Aware Hair Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07765v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 14:23:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 12:35:51.528884
• Title: Style Your Hair: Latent Optimization for Pose-Invariant Hairstyle Transfer via Local-Style-Aware Hair Alignment
• Title（参考訳）: style your hair:ローカルスタイル対応ヘアアライメントによるポーズ不変ヘアスタイル転送のための潜在最適化
• Authors: Taewoo Kim, Chaeyeon Chung, Yoonseo Kim, Sunghyun Park, Kangyeol Kim, Jaegul Choo
• Abstract要約: 本稿では,ポーズ不変なヘアスタイル転送モデルを提案する。 提案モデルでは,より大きなポーズの違い下で髪型を転写し,局所的な髪型テクスチャを保った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.782276472922398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Editing hairstyle is unique and challenging due to the complexity and delicacy of hairstyle. Although recent approaches significantly improved the hair details, these models often produce undesirable outputs when a pose of a source image is considerably different from that of a target hair image, limiting their real-world applications. HairFIT, a pose-invariant hairstyle transfer model, alleviates this limitation yet still shows unsatisfactory quality in preserving delicate hair textures. To solve these limitations, we propose a high-performing pose-invariant hairstyle transfer model equipped with latent optimization and a newly presented local-style-matching loss. In the StyleGAN2 latent space, we first explore a pose-aligned latent code of a target hair with the detailed textures preserved based on local style matching. Then, our model inpaints the occlusions of the source considering the aligned target hair and blends both images to produce a final output. The experimental results demonstrate that our model has strengths in transferring a hairstyle under larger pose differences and preserving local hairstyle textures.
• Abstract（参考訳）: 髪型編集は、髪型が複雑で繊細であるため、独特で困難である。 最近のアプローチでは毛髪の詳細が大幅に改善されているが、これらのモデルは、ソース画像のポーズがターゲットの毛髪画像と大きく異なる場合、望ましくない出力を生成し、実際の応用を制限する。 ポーズ不変のヘアスタイル転送モデルであるHairFITは、この制限を緩和するが、繊細なヘアテクスチャを保存するのに不満足な品質を示す。 これらの制約を解決するために,潜伏最適化と新たに提示した局所的マッチング損失を備えた,高パフォーマンスなポーズ不変ヘアスタイル伝達モデルを提案する。 stylegan2潜在性空間において,まず,局所的スタイルマッチングに基づく詳細なテクスチャを保存した,対象毛髪のポーズ対応潜在性コードを探索する。 そこで,本モデルでは,アライメント対象毛髪を考慮し,両画像をブレンドして最終的な出力を生成する。 実験の結果,本モデルでは,大きなポーズ差下での髪型移動と,局所的な髪型テクスチャの保持に長所があることが確認された。

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