論文の概要: Exploring the Effectiveness of Mask-Guided Feature Modulation as a
Mechanism for Localized Style Editing of Real Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11224v1
- Date: Mon, 21 Nov 2022 07:36:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 20:50:52.593534
- Title: Exploring the Effectiveness of Mask-Guided Feature Modulation as a
Mechanism for Localized Style Editing of Real Images
- Title（参考訳）: 実画像の局所的スタイル編集機構としてのマスクガイド型特徴変調の有効性の検討
- Authors: Snehal Singh Tomar, Maitreya Suin, A.N. Rajagopalan
- Abstract要約: 本稿ではセマンティック・スタイル・オートエンコーダ(SSAE)について述べる。
この作業は,将来の作業のガイドプライマーとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.018300966769516
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The success of Deep Generative Models at high-resolution image generation has
led to their extensive utilization for style editing of real images. Most
existing methods work on the principle of inverting real images onto their
latent space, followed by determining controllable directions. Both inversion
of real images and determination of controllable latent directions are
computationally expensive operations. Moreover, the determination of
controllable latent directions requires additional human supervision. This work
aims to explore the efficacy of mask-guided feature modulation in the latent
space of a Deep Generative Model as a solution to these bottlenecks. To this
end, we present the SemanticStyle Autoencoder (SSAE), a deep Generative
Autoencoder model that leverages semantic mask-guided latent space manipulation
for highly localized photorealistic style editing of real images. We present
qualitative and quantitative results for the same and their analysis. This work
shall serve as a guiding primer for future work.
- Abstract（参考訳）: 高分解能画像生成における深層生成モデルの成功は、実画像のスタイル編集に広く利用されている。
既存のほとんどの手法は、実際の画像を潜在空間に反転させ、制御可能な方向を決定する原理に基づいている。
実画像の反転と制御可能な潜在方向の決定はともに計算的に高価な演算である。
さらに、制御可能な潜伏方向の決定には、さらなる人的監督が必要である。
本研究の目的は,これらのボトルネックに対する解決策として,Deep Generative Modelの潜在空間におけるマスク誘導型特徴変調の有効性を検討することである。
この目的のために,セマンティック・スタイル・オートエンコーダ (SSAE) を提案する。セマンティック・スタイル・オートエンコーダ (SSAE) は,セマンティックマスクを用いた遅延空間操作を利用して,実画像の高度に局所化されたフォトリアリスティックなスタイルの編集を行う。
定性的かつ定量的な結果と解析結果について述べる。
この作業は,将来の作業のガイドプライマーとして機能する。
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