Fugu-MT 論文翻訳(概要): Head Rotation in Denoising Diffusion Models

論文の概要: Head Rotation in Denoising Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06057v1
Date: Fri, 11 Aug 2023 10:14:22 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-08-14 14:24:52.993246
Title: Head Rotation in Denoising Diffusion Models
Title（参考訳）: 消音拡散モデルにおける頭部回転
Authors: Andrea Asperti, Gabriele Colasuonno, Antonio Guerra
Abstract要約: 本研究は,最も複雑な編集作業の1つである顔の回転に着目した。提案手法は,データセットの潜在表現の雲を近似するトラジェクトリの計算を利用する。特定のトラジェクトリは、ソース画像と重要な属性を共有するデータのサブセットに解析を限定することで得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Denoising Diffusion Models (DDM) are emerging as the cutting-edge technology in the realm of deep generative modeling, challenging the dominance of Generative Adversarial Networks. However, effectively exploring the latent space's semantics and identifying compelling trajectories for manipulating and editing important attributes of the generated samples remains challenging, primarily due to the high-dimensional nature of the latent space. In this study, we specifically concentrate on face rotation, which is known to be one of the most intricate editing operations. By leveraging a recent embedding technique for Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM), we achieve, in many cases, noteworthy manipulations encompassing a wide rotation angle of $\pm 30^o$, preserving the distinct characteristics of the individual. Our methodology exploits the computation of trajectories approximating clouds of latent representations of dataset samples with different yaw rotations through linear regression. Specific trajectories are obtained by restricting the analysis to subsets of data sharing significant attributes with the source image. One of these attributes is the light provenance: a byproduct of our research is a labeling of CelebA, categorizing images into three major groups based on the illumination direction: left, center, and right.
Abstract（参考訳）: Denoising Diffusion Models (DDM) は、深層生成モデリングの領域における最先端技術として登場し、ジェネレーティブ・ディフュージョン・ネットワークの優位性に挑戦している。しかし、潜在空間のセマンティクスを効果的に探求し、生成したサンプルの重要な属性を操作・編集するための魅力的な軌跡を特定することは、主に潜在空間の高次元の性質のために困難である。本研究では,最も複雑な編集作業の一つである顔の回転に着目した。近年の拡散暗黙モデル (ddim) の埋め込み手法を応用し, 多くの場合, 回転角$\pm 30^o$ を包含し, 個々人の特性を保ちながら, 注目に値する操作を実現する。本手法は, 線形回帰により, 異なるヨー回転を持つデータサンプルの潜在表現の雲を近似する軌道の計算を行う。特定のトラジェクトリは、ソース画像と重要な属性を共有するデータのサブセットに解析を限定することで得られる。私たちの研究の副産物はCelebAのラベル付けであり、照明方向(左、中央、右)に基づいて画像を3つの主要なグループに分類する。

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