論文の概要: StyleDomain: Analysis of StyleSpace for Domain Adaptation of StyleGAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10229v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 13:07:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 14:27:17.052983
• Title: StyleDomain: Analysis of StyleSpace for Domain Adaptation of StyleGAN
• Title（参考訳）: StyleDomain: StyleGANのドメイン適応のためのStyleSpaceの解析
• Authors: Aibek Alanov, Vadim Titov, Maksim Nakhodnov, Dmitry Vetrov
• Abstract要約: GANのドメイン適応は、最先端のGANモデルを微調整する問題である。 StyleGANのアフィン層は、類似したドメインに対して微調整に十分であることを示す。 StyleSpaceには、StyleGANを新しいドメインに適応できる方向が存在することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain adaptation of GANs is a problem of fine-tuning the state-of-the-art GAN models (e.g. StyleGAN) pretrained on a large dataset to a specific domain with few samples (e.g. painting faces, sketches, etc.). While there are a great number of methods that tackle this problem in different ways there are still many important questions that remain unanswered. In this paper, we provide a systematic and in-depth analysis of the domain adaptation problem of GANs, focusing on the StyleGAN model. First, we perform a detailed exploration of the most important parts of StyleGAN that are responsible for adapting the generator to a new domain depending on the similarity between the source and target domains. In particular, we show that affine layers of StyleGAN can be sufficient for fine-tuning to similar domains. Second, inspired by these findings, we investigate StyleSpace to utilize it for domain adaptation. We show that there exist directions in the StyleSpace that can adapt StyleGAN to new domains. Further, we examine these directions and discover their many surprising properties. Finally, we leverage our analysis and findings to deliver practical improvements and applications in such standard tasks as image-to-image translation and cross-domain morphing.
• Abstract（参考訳）: GANのドメイン適応は、大規模なデータセットに事前訓練された最先端のGANモデル(例:StyleGAN)を、サンプルが少ない特定の領域(例:顔、スケッチなど)に微調整する問題である。 さまざまな方法でこの問題に取り組む方法はたくさんありますが、まだ解決されていない重要な質問はたくさんあります。 本稿では,GANのドメイン適応問題について,StyleGANモデルに焦点をあてた,体系的かつ詳細な解析を行う。 まず、ソースドメインとターゲットドメインの類似度に応じて、ジェネレータを新しいドメインに適応させる役割を担っているstyleganの最も重要な部分について詳細な調査を行う。 特に,StyleGANのアフィン層は類似したドメインを微調整するのに十分であることを示す。 第二に、これらの発見に触発されて、StyleSpaceをドメイン適応に活用するために調査する。 StyleSpaceには、StyleGANを新しいドメインに適応できる方向が存在することを示す。 さらに,これらの方向を調べ,その驚くべき性質を見いだした。 最後に,画像から画像への変換やドメイン間のモーフィングといった標準的なタスクにおける実践的な改善と応用を実現するために,分析と結果を活用する。

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