論文の概要: Reference-Based 3D-Aware Image Editing with Triplanes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03632v2
• Date: Thu, 25 Jul 2024 15:45:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 19:07:19.702413
• Title: Reference-Based 3D-Aware Image Editing with Triplanes
• Title（参考訳）: トリプレーンを用いた参照型3次元画像編集
• Authors: Bahri Batuhan Bilecen, Yigit Yalin, Ning Yu, Aysegul Dundar,
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は、高品質な画像生成と、潜伏空間を操作することで実際の画像編集のための強力なツールとして登場した。 GANの最近の進歩には、EG3Dのような3次元認識モデルが含まれており、単一の画像から3次元幾何学を再構築できる効率的な三面体ベースのアーキテクチャを備えている。 本研究では,先進的な参照ベース編集における三面体空間の有効性を探索し,実証することにより,このギャップを解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.222454412573455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have emerged as powerful tools for high-quality image generation and real image editing by manipulating their latent spaces. Recent advancements in GANs include 3D-aware models such as EG3D, which feature efficient triplane-based architectures capable of reconstructing 3D geometry from single images. However, limited attention has been given to providing an integrated framework for 3D-aware, high-quality, reference-based image editing. This study addresses this gap by exploring and demonstrating the effectiveness of the triplane space for advanced reference-based edits. Our novel approach integrates encoding, automatic localization, spatial disentanglement of triplane features, and fusion learning to achieve the desired edits. Additionally, our framework demonstrates versatility and robustness across various domains, extending its effectiveness to animal face edits, partially stylized edits like cartoon faces, full-body clothing edits, and 360-degree head edits. Our method shows state-of-the-art performance over relevant latent direction, text, and image-guided 2D and 3D-aware diffusion and GAN methods, both qualitatively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は、高品質な画像生成と、潜伏空間を操作することで実際の画像編集のための強力なツールとして登場した。 GANの最近の進歩には、EG3Dのような3次元認識モデルが含まれており、単一の画像から3次元幾何学を再構築できる効率的な三面体ベースのアーキテクチャを備えている。 しかし、3D対応、高品質、参照ベースの画像編集のための統合されたフレームワークを提供することには、限られた注意が払われている。 本研究では,先進的な参照ベース編集における三面体空間の有効性を探索し,実証することにより,このギャップを解消する。 提案手法は, 符号化, 自動位置決め, 三面体特徴の空間的ゆがみ, 融合学習を統合して, 所望の編集を実現する。 さらに,本フレームワークは,多種多様な領域にまたがる汎用性と堅牢性を示し,その効果を動物の顔の編集,マンガの顔や全身の衣服の編集,360度頭部の編集など部分的にスタイリングした編集にまで拡張する。 本手法は,画像誘導2Dおよび3D認識拡散法およびGAN法について,定性的かつ定量的に,関連性のある遅延方向,テキスト,および画像誘導2Dおよび3D認識拡散およびGAN法に対する最先端性能を示す。

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