論文の概要: SwipeGANSpace: Swipe-to-Compare Image Generation via Efficient Latent Space Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19693v1
• Date: Tue, 30 Apr 2024 16:37:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 13:36:16.100308
• Title: SwipeGANSpace: Swipe-to-Compare Image Generation via Efficient Latent Space Exploration
• Title（参考訳）: SwipeGANSpace: 効率的な潜時空間探索によるSwipe-to-Compare画像生成
• Authors: Yuto Nakashima, Mingzhe Yang, Yukino Baba,
• Abstract要約: 本稿では,シンプルなユーザ・スワイプインタラクションを用いて,ユーザの好みの画像を生成する手法を提案する。 スワイプ操作のみで潜伏空間を効果的に探索するために、StyleGANの潜伏空間に主成分分析を適用する。 我々は、マルチアームのバンディットアルゴリズムを用いて、ユーザの好みに焦点をあてて、探索する次元を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.864321514889098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating preferred images using generative adversarial networks (GANs) is challenging owing to the high-dimensional nature of latent space. In this study, we propose a novel approach that uses simple user-swipe interactions to generate preferred images for users. To effectively explore the latent space with only swipe interactions, we apply principal component analysis to the latent space of the StyleGAN, creating meaningful subspaces. We use a multi-armed bandit algorithm to decide the dimensions to explore, focusing on the preferences of the user. Experiments show that our method is more efficient in generating preferred images than the baseline methods. Furthermore, changes in preferred images during image generation or the display of entirely different image styles were observed to provide new inspirations, subsequently altering user preferences. This highlights the dynamic nature of user preferences, which our proposed approach recognizes and enhances.
• Abstract（参考訳）: 生成逆数ネットワーク(GAN)を用いた優先画像の生成は、潜在空間の高次元の性質のため困難である。 本研究では,シンプルなユーザ・スワイプインタラクションを用いて,ユーザの好みの画像を生成する手法を提案する。 スワイプ操作のみで潜伏空間を効果的に探索するために、StyleGANの潜伏空間に主成分分析を適用し、意味のある部分空間を生成する。 我々は、マルチアームのバンディットアルゴリズムを用いて、ユーザの好みに焦点をあてて、探索する次元を決定する。 実験により,本手法はベースライン法よりも好ましい画像を生成するのに有効であることが示された。 さらに、画像生成時の好みの画像の変化や、全く異なる画像スタイルの表示が観察され、新たなインスピレーションを与え、その後、ユーザの好みを変更した。 このことは、提案手法が認識し、拡張するユーザ好みの動的な性質を強調している。

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