論文の概要: ToonAging: Face Re-Aging upon Artistic Portrait Style Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02733v2
- Date: Mon, 4 Mar 2024 08:21:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 00:28:50.227444
- Title: ToonAging: Face Re-Aging upon Artistic Portrait Style Transfer
- Title（参考訳）: Toon Aging: アーティストのポートレートスタイルの転送で顔の再老化
- Authors: Bumsoo Kim, Abdul Muqeet, Kyuchul Lee, Sanghyun Seo
- Abstract要約: ポートレート・スタイル・トランスファーと組み合わさって, 顔のリエイジングのための新しいワンステージ手法を提案する。
本手法は, 老化関連属性とNPRの出現を管理するために, それぞれ異なる潜伏ベクトルを融合させる。
実験の結果,本モデルでは,サンプルのスタイルを同時に転送しながら,再老化画像を生成することができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.888771210490661
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Face re-aging is a prominent field in computer vision and graphics, with
significant applications in photorealistic domains such as movies, advertising,
and live streaming. Recently, the need to apply face re-aging to
non-photorealistic images, like comics, illustrations, and animations, has
emerged as an extension in various entertainment sectors. However, the absence
of a network capable of seamlessly editing the apparent age on NPR images means
that these tasks have been confined to a naive approach, applying each task
sequentially. This often results in unpleasant artifacts and a loss of facial
attributes due to domain discrepancies. In this paper, we introduce a novel
one-stage method for face re-aging combined with portrait style transfer,
executed in a single generative step. We leverage existing face re-aging and
style transfer networks, both trained within the same PR domain. Our method
uniquely fuses distinct latent vectors, each responsible for managing
aging-related attributes and NPR appearance. Adopting an exemplar-based
approach, our method offers greater flexibility than domain-level fine-tuning
approaches, which typically require separate training or fine-tuning for each
domain. This effectively addresses the limitation of requiring paired datasets
for re-aging and domain-level, data-driven approaches for stylization. Our
experiments show that our model can effortlessly generate re-aged images while
simultaneously transferring the style of examples, maintaining both natural
appearance and controllability.
- Abstract（参考訳）: 顔の再描画はコンピュータビジョンとグラフィックスにおいて顕著な分野であり、映画、広告、ライブストリーミングといったフォトリアリスティックな領域で重要な応用がある。
近年,漫画やイラスト,アニメーションといったノンフォトリアリスティックなイメージに顔のリエイジを適用する必要性が,様々なエンターテイメント分野の延長として現れている。
しかし、NPR画像上の見かけの年齢をシームレスに編集できるネットワークが存在しないことは、これらのタスクが素直なアプローチに制限され、各タスクを順次適用することを意味している。
これはしばしば不快なアーティファクトとドメイン間の不一致による顔属性の喪失をもたらす。
本稿では,1つの生成ステップで顔再老化とポートレート・スタイル・トランスファーを組み合わせた,新しい一段階顔再老化手法を提案する。
同じPRドメイン内でトレーニングされた既存の顔のリエイジとスタイル転送ネットワークを活用します。
本手法は異なる潜伏ベクトルを特異的に融合し,老化関連属性の管理とnprの出現を管理する。
従来型のアプローチを採用することで,ドメインレベルの微調整アプローチよりも柔軟性が向上する。
これは、再使用のためのペアデータセットと、スタイリングのためのドメインレベルのデータ駆動アプローチの制限に効果的に対処する。
実験の結果,本モデルはサンプルのスタイルを伝達しながら,自然外観と制御性の両方を保ちながら,無作為に再生画像を生成することができることがわかった。
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