論文の概要: Trained Latent Space Navigation to Prevent Lack of Photorealism in Generated Images on Style-based Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00936v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 07:02:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 23:14:16.442795
• Title: Trained Latent Space Navigation to Prevent Lack of Photorealism in Generated Images on Style-based Models
• Title（参考訳）: スタイルベースモデルを用いた画像生成におけるフォトリアリズムの欠如を防止するための潜在空間ナビゲーション
• Authors: Takumi Harada, Kazuyuki Aihara, Hiroyuki Sakai
• Abstract要約: 本稿では,局所潜伏部分空間をよく訓練した単純な教師なし手法を示す。 実験により、局所潜在空間内で生成された画像は光リアリズムを維持していることが示された。 この手法の実証的な証拠は、スタイルベースモデルの応用に役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.386408564310018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies on StyleGAN variants show promising performances for various generation tasks. In these models, latent codes have traditionally been manipulated and searched for the desired images. However, this approach sometimes suffers from a lack of photorealism in generated images due to a lack of knowledge about the geometry of the trained latent space. In this paper, we show a simple unsupervised method that provides well-trained local latent subspace, enabling latent code navigation while preserving the photorealism of the generated images. Specifically, the method identifies densely mapped latent spaces and restricts latent manipulations within the local latent subspace. Experimental results demonstrate that images generated within the local latent subspace maintain photorealism even when the latent codes are significantly and repeatedly manipulated. Moreover, experiments show that the method can be applied to latent code optimization for various types of style-based models. Our empirical evidence of the method will benefit applications in style-based models.
• Abstract（参考訳）: StyleGAN 変種に関する最近の研究は、様々な世代タスクに有望な性能を示す。 これらのモデルでは、潜在コードは伝統的に操作され、所望の画像を探す。 しかし、このアプローチは、訓練された潜在空間の幾何学に関する知識が不足していることから、生成された画像におけるフォトリアリズムの欠如に苦しむことがある。 本稿では,画像のフォトリアリズムを保ちながら遅延コードナビゲーションが可能な局所潜在部分空間を十分に訓練した簡易な教師なし手法を提案する。 具体的には、密写像された潜伏空間を特定し、局所潜伏部分空間内の潜伏操作を制限する。 実験により, 局所潜時空間内で生成された画像は, 潜時符号が著しくかつ繰り返し操作された場合でも, フォトリアリズムを維持していることが示された。 さらに,この手法を様々なスタイルベースモデルの潜在コード最適化に適用できることを示す実験を行った。 この手法の実証的な証拠は、スタイルベースモデルの応用に役立ちます。

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