論文の概要: Multi-Directional Subspace Editing in Style-Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11825v3
- Date: Wed, 23 Aug 2023 18:52:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 10:56:54.164110
- Title: Multi-Directional Subspace Editing in Style-Space
- Title（参考訳）: スタイル空間における多方向部分空間編集
- Authors: Chen Naveh and Yacov Hel-Or
- Abstract要約: 本稿では,StyleGANの潜在空間における不整合意味方向を見つけるための新しい手法について述べる。
本モデルでは,複数方向の1つの属性を編集できるので,生成可能な画像の範囲が拡大する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.282068591820945
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper describes a new technique for finding disentangled semantic
directions in the latent space of StyleGAN. Our method identifies meaningful
orthogonal subspaces that allow editing of one human face attribute, while
minimizing undesired changes in other attributes. Our model is capable of
editing a single attribute in multiple directions, resulting in a range of
possible generated images. We compare our scheme with three state-of-the-art
models and show that our method outperforms them in terms of face editing and
disentanglement capabilities. Additionally, we suggest quantitative measures
for evaluating attribute separation and disentanglement, and exhibit the
superiority of our model with respect to those measures.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,StyleGANの潜在空間における不整合意味方向を求める新しい手法について述べる。
提案手法は,人間の顔属性の編集を可能にする有意義な直交部分空間を識別し,他の属性の望ましくない変更を最小限に抑える。
本モデルでは,複数方向に1つの属性を編集できるので,生成可能な画像の幅が広い。
提案手法を最先端の3つのモデルと比較し,顔の編集能力とアンタングル化能力で優れることを示す。
さらに, 属性分離・非絡合評価のための定量的尺度を提案し, それらの指標に対するモデルの優越性を示す。
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