論文の概要: Image-to-Image Translation with Disentangled Latent Vectors for Face Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04628v2
• Date: Fri, 28 Mar 2025 18:28:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:29:58.853583
• Title: Image-to-Image Translation with Disentangled Latent Vectors for Face Editing
• Title（参考訳）: 顔編集のための非交叉遅延ベクトルを用いた画像間変換
• Authors: Yusuf Dalva, Hamza Pehlivan, Cansu Moran, Öykü Irmak Hatipoğlu, Ayşegül Dündar,
• Abstract要約: 顔属性編集のための画像から画像への変換フレームワークを提案する。 固定事前学習されたGANの潜在空間因子化作業にインスパイアされ、潜在空間因子化による属性編集を設計する。 意味的に整理された潜在空間に画像を投影するために,注意に基づくスキップ接続を備えたエンコーダデコーダアーキテクチャを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1650821883155187
• License:
• Abstract: We propose an image-to-image translation framework for facial attribute editing with disentangled interpretable latent directions. Facial attribute editing task faces the challenges of targeted attribute editing with controllable strength and disentanglement in the representations of attributes to preserve the other attributes during edits. For this goal, inspired by the latent space factorization works of fixed pretrained GANs, we design the attribute editing by latent space factorization, and for each attribute, we learn a linear direction that is orthogonal to the others. We train these directions with orthogonality constraints and disentanglement losses. To project images to semantically organized latent spaces, we set an encoder-decoder architecture with attention-based skip connections. We extensively compare with previous image translation algorithms and editing with pretrained GAN works. Our extensive experiments show that our method significantly improves over the state-of-the-arts.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,顔属性編集のための画像から画像への変換フレームワークを提案する。 顔属性編集タスクは、編集中に他の属性を保存するための属性の表現において、制御可能な強度とゆがみのある属性編集の課題に直面している。 この目的のために、固定事前学習されたGANの潜在空間分解作業にインスパイアされ、潜在空間分解による属性編集を設計し、各属性に対して、他の属性と直交する線形方向を学ぶ。 我々はこれらの方向を直交制約と歪曲損失で訓練する。 意味的に整理された潜在空間に画像を投影するために,注意に基づくスキップ接続を備えたエンコーダデコーダアーキテクチャを構築した。 我々は,従来の画像翻訳アルゴリズムと比較し,事前学習したGAN作品の編集を行う。 実験により,本手法は最先端技術よりも大幅に改善されていることが示された。

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