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J-GLOBAL ID：202202277057651205   整理番号：22A0863473

中心バイアスインスタンス正規化によるマルチCartoonGANを用いた顔条件付き翻訳【JST・京大機械翻訳】

Facial Conditional Translation Using Multi-CartoonGAN with Central Biasing Instance Normalization

著者 (2件)： Komatsu Rina (Sophia University, Tokyo, Japan) ,  Gonsalves Tad (Sophia University, Tokyo, Japan)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1423  ページ： 57-68  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Image-to-Image変換タスクは,時々,実世界顔のような異なる外観翻訳を扱う必要がある。既存の研究は,多くの技術的層を有するロバストモデルの構築を試みる。しかし,トレーニングに必要な時間と同様に計算コストは,層の添加によって急速に増加する。本研究では,困難な翻訳タスクを学習し,同時に計算コストをできるだけ低く保つことを目的とする,マルチカルトーンGANと名付けたN-to-Nドメイン翻訳モデルを提案した。Generatorは安定訓練のための事前訓練VGGネットと中央バイアス正規化から成る。結果は,提案モデルが顔感情翻訳だけでなく,ポートレート,アニメとエマキを含む芸術的顔スタイル変換も実行できることを示した。また,著者らのモデル訓練は,困難な外見変換を扱うとき,既存のモデルと比較して,計算コストの減少を示す。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *顔 ,  画像 ,  モデル ,  バイアス ,  アニメーション ,  *正規化 ,  ロバスト性 ,  機械学習 ,  言語モデル
準シソーラス用語： 計算コスト ,  翻訳モデル ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 画像から画像への翻訳 ,  AI ,  深層学習 ,  GAN

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： バイアス ,  インスタンス ,  正規化 ,  マルチ ,  顔 ,  翻訳