論文の概要: ExFaceGAN: Exploring Identity Directions in GAN's Learned Latent Space for Synthetic Identity Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05151v2
• Date: Tue, 18 Jul 2023 21:40:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 16:35:16.801295
• Title: ExFaceGAN: Exploring Identity Directions in GAN's Learned Latent Space for Synthetic Identity Generation
• Title（参考訳）: exfacegan:ganの学習した潜在空間におけるアイデンティティの方向性を探る
• Authors: Fadi Boutros, Marcel Klemt, Meiling Fang, Arjan Kuijper, Naser Damer
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したGANの潜在空間における識別情報をアンタングル化するフレームワークであるExFaceGANを提案する。 境界の両側からサンプリングすることで、ExFaceGANは複数の合成アイデンティティのサンプルを生成することができる。 例えば、ExFaceGANが生成したデータが顔認識モデルのトレーニングに有効であることを実証的に証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.494722503803196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep generative models have recently presented impressive results in generating realistic face images of random synthetic identities. To generate multiple samples of a certain synthetic identity, previous works proposed to disentangle the latent space of GANs by incorporating additional supervision or regularization, enabling the manipulation of certain attributes. Others proposed to disentangle specific factors in unconditional pretrained GANs latent spaces to control their output, which also requires supervision by attribute classifiers. Moreover, these attributes are entangled in GAN's latent space, making it difficult to manipulate them without affecting the identity information. We propose in this work a framework, ExFaceGAN, to disentangle identity information in pretrained GANs latent spaces, enabling the generation of multiple samples of any synthetic identity. Given a reference latent code of any synthetic image and latent space of pretrained GAN, our ExFaceGAN learns an identity directional boundary that disentangles the latent space into two sub-spaces, with latent codes of samples that are either identity similar or dissimilar to a reference image. By sampling from each side of the boundary, our ExFaceGAN can generate multiple samples of synthetic identity without the need for designing a dedicated architecture or supervision from attribute classifiers. We demonstrate the generalizability and effectiveness of ExFaceGAN by integrating it into learned latent spaces of three SOTA GAN approaches. As an example of the practical benefit of our ExFaceGAN, we empirically prove that data generated by ExFaceGAN can be successfully used to train face recognition models (\url{https://github.com/fdbtrs/ExFaceGAN}).
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルは、最近、ランダムな合成アイデンティティの現実的な顔画像を生成する素晴らしい結果を示した。 特定の合成アイデンティティの複数のサンプルを生成するために、GANの潜伏空間を、追加の監督や正規化を取り入れて、特定の属性の操作を可能にした以前の研究が提案されている。 他の者は、非条件で事前訓練されたGANの潜在空間内の特定の因子をアンタングルして出力を制御することを提案した。 さらに、これらの属性はganの潜在空間に絡み合っており、識別情報に影響を与えることなくそれらを操作することが困難である。 本稿では,事前訓練されたgans潜在空間におけるid情報を分離し,任意の合成idの複数のサンプルを生成するためのフレームワークexfaceganを提案する。 我々のExFaceGANは、任意の合成画像の参照潜時符号と事前訓練されたGANの潜時空間の参照潜時符号から、潜時空間を2つの部分空間にアンタングルするアイデンティティ指向境界を学習する。 境界の両側からサンプリングすることで、ExFaceGANは専用のアーキテクチャを設計したり属性分類器から監督したりすることなく、複数の合成アイデンティティのサンプルを生成することができる。 我々は,これらを3つのSOTA GANアプローチの学習潜在空間に統合することにより,ExFaceGANの一般化性と有効性を示す。 ExFaceGANの実用的なメリットの例として、ExFaceGANが生成したデータが顔認識モデル(\url{https://github.com/fdbtrs/ExFaceGAN})のトレーニングに有効であることを示す。

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