論文の概要: PP-GAN : Style Transfer from Korean Portraits to ID Photos Using Landmark Extractor with GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13418v1
• Date: Fri, 23 Jun 2023 10:10:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 13:06:51.031121
• Title: PP-GAN : Style Transfer from Korean Portraits to ID Photos Using Landmark Extractor with GAN
• Title（参考訳）: PP-GAN : GAN付きランドマークエクストラクタを用いた韓国文字からID写真へのスタイル移行
• Authors: Jongwook Si and Sungyoung Kim
• Abstract要約: 朝鮮の肖像画では、ほとんどの人が男性専用の頭飾りである「Gat」を着用している。 本研究では,顔の同一性を保ちながら,「Gat」を含むスタイル伝達を行うことができる深層学習ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The objective of a style transfer is to maintain the content of an image while transferring the style of another image. However, conventional research on style transfer has a significant limitation in preserving facial landmarks, such as the eyes, nose, and mouth, which are crucial for maintaining the identity of the image. In Korean portraits, the majority of individuals wear "Gat", a type of headdress exclusively worn by men. Owing to its distinct characteristics from the hair in ID photos, transferring the "Gat" is challenging. To address this issue, this study proposes a deep learning network that can perform style transfer, including the "Gat", while preserving the identity of the face. Unlike existing style transfer approaches, the proposed method aims to preserve texture, costume, and the "Gat" on the style image. The Generative Adversarial Network forms the backbone of the proposed network. The color, texture, and intensity were extracted differently based on the characteristics of each block and layer of the pre-trained VGG-16, and only the necessary elements during training were preserved using a facial landmark mask. The head area was presented using the eyebrow area to transfer the "Gat". Furthermore, the identity of the face was retained, and style correlation was considered based on the Gram matrix. The proposed approach demonstrated superior transfer and preservation performance compared to previous studies.
• Abstract（参考訳）: スタイル転送の目的は、他の画像のスタイルを転送しながら、画像の内容を維持することである。 しかし、従来のスタイル転送の研究は、画像の同一性を維持するのに不可欠な目、鼻、口などの顔のランドマークを維持する上で大きな制限がある。 朝鮮の肖像画では、ほとんどの人が男性専用の頭飾りである「Gat」を着用している。 ID写真の毛髪とは異なる特徴を持つため、"Gat"の転送は困難である。 この問題に対処するため,本研究では,顔のアイデンティティを保ちながら「ガット」を含むスタイル転送を行うディープラーニングネットワークを提案する。 既存のスタイル転送手法とは異なり,提案手法はテクスチャ,衣装,およびスタイルイメージ上の"Gat"を保存することを目的としている。 Generative Adversarial Networkは提案したネットワークのバックボーンを形成する。 予め訓練したVGG-16の各ブロックと層の特徴に基づいて,色,テクスチャ,強度を異なる方法で抽出し,顔のランドマークマスクを用いてトレーニングに必要な要素のみを保存した。 頭部の領域は「Gat」を転送するために眼窩を用いて提示された。 また,顔の同一性は保持され,グラムマトリクスに基づくスタイル相関が検討された。 提案手法は, 従来の研究よりも優れた移動・保存性能を示した。

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