論文の概要: Semantic Encoder Guided Generative Adversarial Face Ultra-Resolution Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10532v1
• Date: Fri, 18 Nov 2022 23:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 19:23:47.334765
• Title: Semantic Encoder Guided Generative Adversarial Face Ultra-Resolution Network
• Title（参考訳）: 意味エンコーダ誘導生成型逆顔超解像ネットワーク
• Authors: Xiang Wang, Yimin Yang, Qixiang Pang, Xiao Lu, Yu Liu, Shan Du
• Abstract要約: 本稿では,セマンティックガイド付き生成逆顔超解像ネットワーク(SEGA-FURN)を提案する。 提案するネットワークは, 組込みセマンティクスを捕捉し, 対数学習を誘導する新しいセマンティクスエンコーダと, Residual in Internal Block (RIDB) という階層型アーキテクチャを用いた新しいジェネレータから構成される。 大規模顔データを用いた実験により,提案手法は優れた超解像結果が得られ,定性比較と定量的比較の両面で他の最先端手法よりも優れることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.102899995465041
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face super-resolution is a domain-specific image super-resolution, which aims to generate High-Resolution (HR) face images from their Low-Resolution (LR) counterparts. In this paper, we propose a novel face super-resolution method, namely Semantic Encoder guided Generative Adversarial Face Ultra-Resolution Network (SEGA-FURN) to ultra-resolve an unaligned tiny LR face image to its HR counterpart with multiple ultra-upscaling factors (e.g., 4x and 8x). The proposed network is composed of a novel semantic encoder that has the ability to capture the embedded semantics to guide adversarial learning and a novel generator that uses a hierarchical architecture named Residual in Internal Dense Block (RIDB). Moreover, we propose a joint discriminator which discriminates both image data and embedded semantics. The joint discriminator learns the joint probability distribution of the image space and latent space. We also use a Relativistic average Least Squares loss (RaLS) as the adversarial loss to alleviate the gradient vanishing problem and enhance the stability of the training procedure. Extensive experiments on large face datasets have proved that the proposed method can achieve superior super-resolution results and significantly outperform other state-of-the-art methods in both qualitative and quantitative comparisons.
• Abstract（参考訳）: 顔超解像は、高分解能(HR)顔画像を低分解能(LR)画像から生成することを目的とした、ドメイン固有の画像超解像である。 本稿では,複数の超スケーリング因子(例えば4x,8x)に対応するhrに対して,非整合なlr顔画像の超解像を行うための,セマンティックエンコーダ誘導型生成逆顔超解像ネットワーク(sega-furn)を提案する。 提案するネットワークは,組込みセマンティクスをキャプチャして,逆学習を誘導する新たなセマンティクスエンコーダと,内部密閉ブロック(ridb)の残差と呼ばれる階層的アーキテクチャを用いた新たなジェネレータで構成されている。 さらに,画像データと組込みセマンティクスの両方を識別する共同識別器を提案する。 ジョイント判別器は、画像空間と潜在空間のジョイント確率分布を学習する。 また,相対論的平均最小二乗損失(RaLS)を逆損失として用いて,勾配解消問題を緩和し,訓練手順の安定性を高める。 大規模顔データセットに関する広範囲な実験により,提案手法が優れた超解像結果を達成し,質的および定量的比較において,他の最先端手法を大幅に上回ることが証明された。

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