論文の概要: Face Identity-Aware Disentanglement in StyleGAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12033v1
• Date: Thu, 21 Sep 2023 12:54:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 15:17:58.010880
• Title: Face Identity-Aware Disentanglement in StyleGAN
• Title（参考訳）: スタイルガンにおける顔のアイデンティティ・アウェアな絡み合い
• Authors: Adrian Suwa{\l}a, Bartosz W\'ojcik, Magdalena Proszewska, Jacek Tabor, Przemys{\l}aw Spurek, Marek \'Smieja
• Abstract要約: StyleGANのプラグインであるPluGeN4Facesを導入する。 実験の結果,PluGeN4Facesによる顔属性の修正は,既存の最先端モデルに比べて画像の残像特性が有意に低侵襲であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.753131748318335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conditional GANs are frequently used for manipulating the attributes of face images, such as expression, hairstyle, pose, or age. Even though the state-of-the-art models successfully modify the requested attributes, they simultaneously modify other important characteristics of the image, such as a person's identity. In this paper, we focus on solving this problem by introducing PluGeN4Faces, a plugin to StyleGAN, which explicitly disentangles face attributes from a person's identity. Our key idea is to perform training on images retrieved from movie frames, where a given person appears in various poses and with different attributes. By applying a type of contrastive loss, we encourage the model to group images of the same person in similar regions of latent space. Our experiments demonstrate that the modifications of face attributes performed by PluGeN4Faces are significantly less invasive on the remaining characteristics of the image than in the existing state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 条件付きGANは、表情、髪型、ポーズ、年齢などの顔画像の属性を操作するために頻繁に使用される。 最先端のモデルは要求された属性を修正できたが、人物のアイデンティティなど、画像の他の重要な特性を同時に修正した。 本稿では、styleganのプラグインであるplugen4facesを導入することで、この問題を解決することに焦点を当てる。 私たちの重要なアイデアは、映画フレームから取得した画像に対して、ある人物がさまざまなポーズで、異なる属性で現れるトレーニングを行うことです。 コントラスト的損失のタイプを適用することで、同じ人物のイメージを潜在空間の類似領域にグループ化するモデルを奨励する。 実験により,PluGeN4Facesによる顔属性の修正は,既存の最先端モデルよりも画像の残像特性に対して有意に侵襲性が低いことが示された。

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