論文の概要: We never go out of Style: Motion Disentanglement by Subspace Decomposition of Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00559v1
• Date: Thu, 1 Jun 2023 11:18:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 16:43:26.188070
• Title: We never go out of Style: Motion Disentanglement by Subspace Decomposition of Latent Space
• Title（参考訳）: 私たちは決してスタイルから外れない:潜伏空間のサブスペース分解による動きの絡み合い
• Authors: Rishubh Parihar, Raghav Magazine, Piyush Tiwari, R. Venkatesh Babu
• Abstract要約: 本稿では,事前学習画像GANモデルを用いて映像中の動きを分解する新しい手法を提案する。 広範に使われているスタイルベースGANモデルの潜在空間において、非交叉運動部分空間が発見される。 顔と車のデータセット上での運動部分空間の絡み合い特性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.54517335215281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Real-world objects perform complex motions that involve multiple independent motion components. For example, while talking, a person continuously changes their expressions, head, and body pose. In this work, we propose a novel method to decompose motion in videos by using a pretrained image GAN model. We discover disentangled motion subspaces in the latent space of widely used style-based GAN models that are semantically meaningful and control a single explainable motion component. The proposed method uses only a few $(\approx10)$ ground truth video sequences to obtain such subspaces. We extensively evaluate the disentanglement properties of motion subspaces on face and car datasets, quantitatively and qualitatively. Further, we present results for multiple downstream tasks such as motion editing, and selective motion transfer, e.g. transferring only facial expressions without training for it.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のオブジェクトは、複数の独立したモーションコンポーネントを含む複雑な動きを実行する。 例えば、話している間、人は表情、頭、身体のポーズを継続的に変えます。 本研究では,事前学習したganモデルを用いて映像中の動きを分解する新しい手法を提案する。 意味的に意味のあるスタイルベースganモデルの潜在空間における不連続な動き部分空間を発見し,単一の説明可能な動き成分を制御する。 提案手法は,数$(\approx10)$の真理ビデオシーケンスのみを用いて,そのような部分空間を得る。 顔および車載データセットにおける運動部分空間の偏角特性を定量的に定量的に評価した。 さらに,複数の下流タスク,例えば顔表情のみをトレーニングせずに伝達する動作編集や選択的動き伝達について結果を示す。

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