論文の概要: Unsupervised Structure-Consistent Image-to-Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11546v1
• Date: Wed, 24 Aug 2022 13:47:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 12:59:13.360388
• Title: Unsupervised Structure-Consistent Image-to-Image Translation
• Title（参考訳）: 教師なし構造整合画像から画像への変換
• Authors: Shima Shahfar and Charalambos Poullis
• Abstract要約: Swapping Autoencoderは、ディープイメージ操作と画像から画像への変換において最先端のパフォーマンスを達成した。 我々は、勾配反転層に基づく単純で効果的な補助モジュールを導入することにより、この作業を改善する。 補助モジュールの損失は、ジェネレータが全ゼロテクスチャコードでイメージを再構築することを学ぶことを強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.282068591820945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The Swapping Autoencoder achieved state-of-the-art performance in deep image manipulation and image-to-image translation. We improve this work by introducing a simple yet effective auxiliary module based on gradient reversal layers. The auxiliary module's loss forces the generator to learn to reconstruct an image with an all-zero texture code, encouraging better disentanglement between the structure and texture information. The proposed attribute-based transfer method enables refined control in style transfer while preserving structural information without using a semantic mask. To manipulate an image, we encode both the geometry of the objects and the general style of the input images into two latent codes with an additional constraint that enforces structure consistency. Moreover, due to the auxiliary loss, training time is significantly reduced. The superiority of the proposed model is demonstrated in complex domains such as satellite images where state-of-the-art are known to fail. Lastly, we show that our model improves the quality metrics for a wide range of datasets while achieving comparable results with multi-modal image generation techniques.
• Abstract（参考訳）: Swapping Autoencoderは、ディープイメージ操作と画像から画像への変換において最先端のパフォーマンスを達成した。 我々は,勾配反転層に基づく簡易かつ効果的な補助モジュールを導入することにより,この作業を改善する。 補助モジュールの損失により、ジェネレータは全ゼロテクスチャコードでイメージを再構築することを学び、構造とテクスチャ情報のより良いアンタングルを奨励する。 提案手法は, 意味マスクを用いずに構造情報を保存しつつ, 洗練されたスタイル伝達制御を可能にする。 画像を操作するために、オブジェクトの幾何学と入力画像の一般的なスタイルの両方を2つの潜在符号に符号化し、構造整合性を強制する制約を加える。 また、補助損失により、トレーニング時間が大幅に短縮される。 提案されたモデルの優位性は、最新技術が失敗することがわかっている衛星画像のような複雑な領域で実証される。 最後に,本モデルは,マルチモーダル画像生成手法を用いて比較結果を得るとともに,幅広いデータセットの品質指標を改善できることを示す。

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