論文の概要: Face Generation and Editing with StyleGAN: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09102v3
- Date: Wed, 27 Sep 2023 14:34:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 22:14:47.317238
- 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: この調査は、PGGANからStyleGAN3までのStyleGANの進化をカバーし、トレーニングに適したメトリクス、異なる潜在表現、StyleGANの潜在空間へのGANインバージョン、顔画像編集、クロスドメイン顔スタイリング、顔復元、さらにはDeepfakeアプリケーションなど、関連するトピックについて調査している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.12362527696478205
- 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 methods for face generation and editing using StyleGAN. The
survey covers the evolution of StyleGAN, from PGGAN to StyleGAN3, and explores
relevant topics such as suitable metrics for training, different latent
representations, GAN inversion to latent spaces of StyleGAN, face image
editing, cross-domain face stylization, face restoration, and even Deepfake
applications. 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,StyleGAN を用いた顔生成と編集のための技術深層学習手法の現状を概観することである。
この調査は、PGGANからStyleGAN3までのStyleGANの進化をカバーし、トレーニングに適したメトリクス、異なる潜在表現、StyleGANの潜在空間へのGANインバージョン、顔画像編集、クロスドメイン顔スタイリング、顔復元、さらにはDeepfakeアプリケーションなど、関連するトピックについて調査している。
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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