論文の概要: GAN-based Facial Attribute Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12683v1
• Date: Sun, 23 Oct 2022 09:49:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 17:19:29.468915
• Title: GAN-based Facial Attribute Manipulation
• Title（参考訳）: GANに基づく顔属性制御
• Authors: Yunfan Liu, Qi Li, Qiyao Deng, Zhenan Sun, and Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 本稿では,GANをベースとしたFAM手法の総合的な調査を行い,その主な動機と技術的詳細を要約する。 本調査の主な内容は, (i) FAMに関する研究背景と基礎概念の紹介, (ii) GANに基づくFAM手法の3つの主要なカテゴリにおける体系的レビュー, (iii) FAM手法の重要な性質に関する詳細な議論である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.93085379356565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial Attribute Manipulation (FAM) aims to aesthetically modify a given face image to render desired attributes, which has received significant attention due to its broad practical applications ranging from digital entertainment to biometric forensics. In the last decade, with the remarkable success of Generative Adversarial Networks (GANs) in synthesizing realistic images, numerous GAN-based models have been proposed to solve FAM with various problem formulation approaches and guiding information representations. This paper presents a comprehensive survey of GAN-based FAM methods with a focus on summarizing their principal motivations and technical details. The main contents of this survey include: (i) an introduction to the research background and basic concepts related to FAM, (ii) a systematic review of GAN-based FAM methods in three main categories, and (iii) an in-depth discussion of important properties of FAM methods, open issues, and future research directions. This survey not only builds a good starting point for researchers new to this field but also serves as a reference for the vision community.
• Abstract（参考訳）: FAM(Facial Attribute Manipulation)は、デジタルエンターテイメントからバイオメトリック・フォサイシクスまで幅広い実践的応用のために、所望の属性をレンダリングするために、特定の顔画像に美的な修正を加えることを目的としている。 過去10年間で、現実的な画像の合成においてGAN(Generative Adversarial Networks)が顕著に成功し、様々な問題定式化アプローチと情報表現の導出によってFAMを解決するために多くのGANモデルが提案されている。 本稿では,GANに基づくFAM手法の総合的な調査を行い,その主な動機と技術的詳細をまとめた。 本調査の主な内容は以下のとおりである。 (i)FAMに関する研究背景及び基礎概念の紹介 (ii)ganに基づくfam法の3つのカテゴリーにおける体系的検討,及び (iii)fam法の重要特性、オープンイシュー、今後の研究方向性に関する深い議論。 この調査は、この分野に新しい研究者にとって良い出発点となるだけでなく、ビジョンコミュニティの参考にもなっている。

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