論文の概要: Regression Guided Strategy to Automated Facial Beauty Optimization through Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00811v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 11:46:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:15:44.660543
• Title: Regression Guided Strategy to Automated Facial Beauty Optimization through Image Synthesis
• Title（参考訳）: 画像合成による顔貌自動最適化への回帰ガイド戦略
• Authors: Erik Nguyen, Spencer Htin,
• Abstract要約: 本稿では,事前訓練したGANの潜伏空間の点として顔画像を投影するアプローチを提案する。 潜伏点の動きは、新たに開発された顔美評価回帰ネットワークによって誘導される。 本手法は,データから直接美容の全体像を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The use of beauty filters on social media, which enhance the appearance of individuals in images, is a well-researched area, with existing methods proving to be highly effective. Traditionally, such enhancements are performed using rule-based approaches that leverage domain knowledge of facial features associated with attractiveness, applying very specific transformations to maximize these attributes. In this work, we present an alternative approach that projects facial images as points on the latent space of a pre-trained GAN, which are then optimized to produce beautiful faces. The movement of the latent points is guided by a newly developed facial beauty evaluation regression network, which learns to distinguish attractive facial features, outperforming many existing facial beauty evaluation models in this domain. By using this data-driven approach, our method can automatically capture holistic patterns in beauty directly from data rather than relying on predefined rules, enabling more dynamic and potentially broader applications of facial beauty editing. This work demonstrates a potential new direction for automated aesthetic enhancement, offering a complementary alternative to existing methods.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上での美容フィルターの使用は、画像中の個人像の出現を高めるものであり、既存の手法が極めて有効であることが証明された、よく研究されている分野である。 伝統的に、このような拡張は、魅力に関連する顔の特徴のドメイン知識を活用するルールベースのアプローチを使用して行われ、これらの属性を最大化するために非常に特殊な変換を適用する。 本研究では,事前学習したGANの潜在空間の点として顔画像を投影し,美しい顔を生成するために最適化するアプローチを提案する。 潜在点の移動は、魅力的な顔の特徴を識別することを学び、この領域における既存の顔美評価モデルよりも優れる、新たに開発された顔美評価回帰ネットワークによって導かれる。 このデータ駆動型アプローチを用いることで、予め定義されたルールに頼るのではなく、データから直接美容の全体像パターンを自動的にキャプチャし、よりダイナミックでより広範な顔の美容編集の応用を可能にする。 この研究は、既存の方法と相補的な代替手段を提供する自動麻酔の新たな方向性を示す。

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