論文の概要: In-N-Out: Faithful 3D GAN Inversion with Volumetric Decomposition for Face Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04871v3
• Date: Wed, 6 Dec 2023 19:02:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 19:12:06.683926
• Title: In-N-Out: Faithful 3D GAN Inversion with Volumetric Decomposition for Face Editing
• Title（参考訳）: In-N-Out:顔編集のためのボリューム分解による忠実な3D GANインバージョン
• Authors: Yiran Xu, Zhixin Shu, Cameron Smith, Seoung Wug Oh, Jia-Bin Huang
• Abstract要約: 3D対応のGANは、2D対応の編集機能を保ちながら、ビュー合成のための新しい機能を提供する。 GANインバージョンは、入力画像や動画を再構成する潜時コードを求める重要なステップであり、この潜時コードを操作することで様々な編集タスクを可能にする。 我々は3次元GANの入力からOODオブジェクトを明示的にモデル化することでこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.88820139190209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D-aware GANs offer new capabilities for view synthesis while preserving the editing functionalities of their 2D counterparts. GAN inversion is a crucial step that seeks the latent code to reconstruct input images or videos, subsequently enabling diverse editing tasks through manipulation of this latent code. However, a model pre-trained on a particular dataset (e.g., FFHQ) often has difficulty reconstructing images with out-of-distribution (OOD) objects such as faces with heavy make-up or occluding objects. We address this issue by explicitly modeling OOD objects from the input in 3D-aware GANs. Our core idea is to represent the image using two individual neural radiance fields: one for the in-distribution content and the other for the out-of-distribution object. The final reconstruction is achieved by optimizing the composition of these two radiance fields with carefully designed regularization. We demonstrate that our explicit decomposition alleviates the inherent trade-off between reconstruction fidelity and editability. We evaluate reconstruction accuracy and editability of our method on challenging real face images and videos and showcase favorable results against other baselines.
• Abstract（参考訳）: 3D対応のGANは、2D対応の編集機能を保ちながら、ビュー合成のための新しい機能を提供する。 GANインバージョンは、入力画像や動画を再構成する潜時コードを求める重要なステップであり、この潜時コードを操作することで様々な編集タスクを可能にする。 しかし、特定のデータセット(例えばFFHQ)に事前トレーニングされたモデルでは、重いメイクアップや隠蔽オブジェクトのような、配布外(OOD)オブジェクトで画像の再構成が難しい場合が多い。 我々は3次元GANの入力からOODオブジェクトを明示的にモデル化することでこの問題に対処する。 我々の中核的な考え方は、2つの個別の神経放射場を用いて画像を表現することである:1つは分布内コンテンツ、もう1つは分布外オブジェクトである。 最終的な再構築は、注意深く設計された2つの放射場の構成を最適化することで達成される。 明示的な分解は,レコンストラクション忠実度と編集可能性とのトレードオフを緩和することを示す。 本手法の再構成精度と編集性を評価し,他のベースラインに対して良好な結果を示す。

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