Rayleigh固有方向(RED):多次元特徴のためのGAN潜在空間横断【JST・京大機械翻訳】

Balakrishnan Guha; Gadde Raghudeep; Martinez Aleix; Perona Pietro

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220970261049 整理番号：22P0279583

Rayleigh固有方向(RED):多次元特徴のためのGAN潜在空間横断【JST・京大機械翻訳】

Rayleigh EigenDirections (REDs): GAN latent space traversals for multidimensional features

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

著者らは,他の定数を保持しながら,画像特徴の1セットを最大限に変化できる深い生成モデルの潜在空間における経路を見つける方法を提示する。歴史的に,過去の横断手法とは異なり,我々の手法は,特定の領域内の顔アイデンティティや画素のような画像の多次元特徴を操作できる。提案手法は原理的であり,概念的に単純である:最適横断方向は,別の集合への変更が無視できるような1つの特徴集合に対する微分変化を最大化することにより選択される。著者らは,この問題がRayleigh商最大化の1つにほぼ等価であり,一般化固有値方程式を解くことに基づく閉形式解を提供することを示した。対応する最適方向の反復計算を用いて,潜在空間で適切に湾曲した経路を生成するRayleigh EigenDirection(RED)と呼ぶ。2つの画像領域(顔と居室)に関してStyleGAN2を用いて著者らの方法を経験的に評価した。提案手法は,以前の潜在空間横断手法の範囲,即ち,顔アイデンティティ,空間周波数帯域,領域内の画素,およびオブジェクトの出現と位置から,様々な多次元特徴を制御することができることを示す。本研究は,潜在空間の幾何学と意味論の局所解析には,豊富な機会があることを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , ,
, , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

, ,

前のページに戻る