論文の概要: Face Generation and Editing with StyleGAN: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09102v2
• Date: Thu, 13 Apr 2023 11:03:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 17:16:20.000275
• Title: Face Generation and Editing with StyleGAN: A Survey
• Title（参考訳）: styleganによる顔生成と編集:調査
• Authors: Andrew Melnik, Maksim Miasayedzenkau, Dzianis Makarovets, Dzianis Pirshtuk, Eren Akbulut, Dennis Holzmann, Tarek Renusch, Gustav Reichert, Helge Ritter
• Abstract要約: 本調査は,顔生成と編集のための深層学習技術の現状を概観することを目的としている。 人気の高い最新のアーキテクチャを取り上げ、インバージョン、潜在表現、損失関数、トレーニング手順、編集方法、クロスドメインスタイルの転送など、それらを機能させる重要なアイデアについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11242503819703259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Our goal with this survey is to provide an overview of the state of the art deep learning technologies for face generation and editing. We will cover popular latest architectures and discuss key ideas that make them work, such as inversion, latent representation, loss functions, training procedures, editing methods, and cross domain style transfer. We particularly focus on GAN-based architectures that have culminated in the StyleGAN approaches, which allow generation of high-quality face images and offer rich interfaces for controllable semantics editing and preserving photo quality. We aim to provide an entry point into the field for readers that have basic knowledge about the field of deep learning and are looking for an accessible introduction and overview.
• Abstract（参考訳）: 本調査の目的は,顔生成と編集のための深層学習技術の現状を概観することである。 人気の高い最新のアーキテクチャを取り上げ、インバージョン、潜在表現、損失関数、トレーニング手順、編集方法、クロスドメインスタイルの転送など、それらを機能させる重要なアイデアについて議論する。 特に,高品質な顔画像の生成を可能にし,セマンティクスの編集や写真品質の保存のためのリッチなインターフェースを提供する,StyleGANアプローチで頂点に達したGANベースのアーキテクチャに注目している。 我々は,ディープラーニングの分野に関する基本的な知識を持ち,アクセス可能な紹介や概要を求めている読者に,この分野へのエントリポイントを提供することを目指している。

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