論文の概要: ReGANIE: Rectifying GAN Inversion Errors for Accurate Real Image Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13402v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 04:38:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 17:32:31.694727
• Title: ReGANIE: Rectifying GAN Inversion Errors for Accurate Real Image Editing
• Title（参考訳）: ReGANIE: 正確な実画像編集のためのGANインバージョンエラーの修正
• Authors: Bingchuan Li, Tianxiang Ma, Peng Zhang, Miao Hua, Wei Liu, Qian He, Zili Yi
• Abstract要約: StyleGANは、セマンティックリッチな潜在スタイル空間を操作することで、生成した画像の柔軟で妥当な編集を可能にする。 実際の画像をその潜在空間に投影することは、反転品質と編集性の間に固有のトレードオフに遭遇する。 本稿では,2つの異なるネットワークをそれぞれ編集と再構築に用い,新しい2段階のフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.39792009151017
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The StyleGAN family succeed in high-fidelity image generation and allow for flexible and plausible editing of generated images by manipulating the semantic-rich latent style space.However, projecting a real image into its latent space encounters an inherent trade-off between inversion quality and editability. Existing encoder-based or optimization-based StyleGAN inversion methods attempt to mitigate the trade-off but see limited performance. To fundamentally resolve this problem, we propose a novel two-phase framework by designating two separate networks to tackle editing and reconstruction respectively, instead of balancing the two. Specifically, in Phase I, a W-space-oriented StyleGAN inversion network is trained and used to perform image inversion and editing, which assures the editability but sacrifices reconstruction quality. In Phase II, a carefully designed rectifying network is utilized to rectify the inversion errors and perform ideal reconstruction. Experimental results show that our approach yields near-perfect reconstructions without sacrificing the editability, thus allowing accurate manipulation of real images. Further, we evaluate the performance of our rectifying network, and see great generalizability towards unseen manipulation types and out-of-domain images.
• Abstract（参考訳）: styleganファミリは高忠実な画像生成に成功し、セマンティックリッチな潜在スタイル空間を操作することで、生成した画像の柔軟で信頼性の高い編集を可能にするが、実際の画像をその潜在空間に投影することは、反転品質と編集可能性との間に固有のトレードオフに直面する。 既存のエンコーダベースまたは最適化ベースのStyleGANインバージョン手法はトレードオフを緩和しようとするが、性能は限られている。 この問題を根本的に解決するために,2つの異なるネットワークを2つのネットワークに分割して編集・再構築する手法を提案する。 具体的には、第1段階において、w空間指向のスタイルガン反転ネットワークを訓練し、画像反転および編集に使用し、編集性を確保しつつ、復元品質を犠牲にする。 第2相では、注意深く設計された整流ネットワークを用いて逆誤差を補正し、理想的な再構成を行う。 実験の結果,編集性を犠牲にすることなくほぼ完全な再構成が可能であり,実際の画像の正確な操作が可能であった。 さらに,整流ネットワークの性能評価を行い,非認識操作型やドメイン外画像に対して大きな汎用性を見いだした。

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