論文の概要: StyleGAN3: Generative Networks for Improving the Equivariance of Translation and Rotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03898v2
• Date: Sat, 26 Aug 2023 05:23:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 23:00:53.093018
• Title: StyleGAN3: Generative Networks for Improving the Equivariance of Translation and Rotation
• Title（参考訳）: StyleGAN3:翻訳と回転の等価性向上のための生成ネットワーク
• Authors: Tianlei Zhu, Junqi Chen, Renzhe Zhu, Gaurav Gupta
• Abstract要約: StyleGANは、顔の姿勢やアイデンティティに影響を及ぼすスタイルや、髪、しわ、肌の色、その他の詳細に影響を及ぼすノイズを利用することができる。 styleGAN2 と styleGAN3 の2つの改良版のパフォーマンス差を比較した。 その結果,アニメーションやビデオの制作に肯定的な影響を与えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.763395611917057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: StyleGAN can use style to affect facial posture and identity features, and noise to affect hair, wrinkles, skin color and other details. Among these, the outcomes of the picture processing will vary slightly between different versions of styleGAN. As a result, the comparison of performance differences between styleGAN2 and the two modified versions of styleGAN3 will be the main focus of this study. We used the FFHQ dataset as the dataset and FID, EQ-T, and EQ-R were used to be the assessment of the model. In the end, we discovered that Stylegan3 version is a better generative network to improve the equivariance. Our findings have a positive impact on the creation of animation and videos.
• Abstract（参考訳）: StyleGANは、顔の姿勢やアイデンティティに影響を及ぼすスタイルや、髪、しわ、肌の色、その他の詳細に影響を及ぼすノイズを利用することができる。 これらのうち、画像処理の結果はスタイルGANの異なるバージョンによって若干異なる。 その結果, styleGAN2 と styleGAN3 の2つの改良版の比較が本研究の主な焦点となる。 FFHQデータセットをデータセットとして使用し,FID,EQ-T,EQ-Rをモデル評価に使用した。 結局、Stylegan3バージョンは同値性を改善するためのより良い生成ネットワークであることが判明した。 私たちの発見は、アニメーションやビデオの作成にポジティブな影響を与えます。

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