論文の概要: Locally-Focused Face Representation for Sketch-to-Image Generation Using Noise-Induced Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19005v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 09:12:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:20:15.027092
• Title: Locally-Focused Face Representation for Sketch-to-Image Generation Using Noise-Induced Refinement
• Title（参考訳）: 雑音誘起リファインメントを用いたスケッチ・ツー・イメージ生成のための局所焦点顔表現
• Authors: Muhammad Umer Ramzan, Ali Zia, Abdelwahed Khamis, yman Elgharabawy, Ahmad Liaqat, Usman Ali,
• Abstract要約: 本稿では,初歩的な顔スケッチの高忠実度カラー画像への変換を著しく向上させる新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 提案手法は,エンコーダ・デコーダアーキテクチャ内のブロックアテンション機構により,顔の特徴を効果的に捉え,強化する。 このモデルは、スケッチ・ツー・イメージ生成における新しい最先端の状態を設定し、スケッチの型を一般化し、法執行機関における犯罪識別のようなアプリケーションに対して堅牢なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7409266903306055
• License:
• Abstract: This paper presents a novel deep-learning framework that significantly enhances the transformation of rudimentary face sketches into high-fidelity colour images. Employing a Convolutional Block Attention-based Auto-encoder Network (CA2N), our approach effectively captures and enhances critical facial features through a block attention mechanism within an encoder-decoder architecture. Subsequently, the framework utilises a noise-induced conditional Generative Adversarial Network (cGAN) process that allows the system to maintain high performance even on domains unseen during the training. These enhancements lead to considerable improvements in image realism and fidelity, with our model achieving superior performance metrics that outperform the best method by FID margin of 17, 23, and 38 on CelebAMask-HQ, CUHK, and CUFSF datasets; respectively. The model sets a new state-of-the-art in sketch-to-image generation, can generalize across sketch types, and offers a robust solution for applications such as criminal identification in law enforcement.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,初歩的な顔スケッチの高忠実度カラー画像への変換を著しく向上させる新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 進化的ブロックアテンションに基づくオートエンコーダネットワーク(CA2N)を用いて,エンコーダ・デコーダアーキテクチャ内のブロックアテンション機構を通じて,重要な顔の特徴を効果的に捉え,拡張する。 その後、このフレームワークは、トレーニング中に見つからないドメインでも高いパフォーマンスを維持することができる、ノイズ誘導型条件付き生成適応ネットワーク(cGAN)プロセスを利用する。 これらの拡張により、画像リアリズムと忠実度が大幅に向上し、当社のモデルでは、CelebAMask-HQ、CUHK、CUFSFデータセットにおいて、FIDマージン17、23、38のベストメソッドよりも優れたパフォーマンス指標が達成されている。 このモデルは、スケッチ・ツー・イメージ生成における新しい最先端の状態を設定し、スケッチの型を一般化し、法執行機関における犯罪識別のようなアプリケーションに対して堅牢なソリューションを提供する。

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