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J-GLOBAL ID：202202291271703291   整理番号：22A1085993

AP-GAN:ビデオ顔スワッピングにおける属性保存の改善【JST・京大機械翻訳】

AP-GAN: Improving Attribute Preservation in Video Face Swapping

著者 (4件)： Zhang Longhao (School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Yang Huihua (School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Qiu Tian (Department of Electrical and Computer Engineering, University of California at San Diego (UCSD), San Diego, CA, USA) ,  Li Lingqiao (School of Computer Science and Information Security, Guilin University of Electronic Technology, Guilin, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 32  号： 4  ページ： 2226-2237  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 顔スワッピングは,顔操作における一般的な主題であり,ターゲット顔のアイデンティティをソース顔のものに置き換えることを目的とする。既存の方法は,ターゲット顔の顔属性(例えば,姿勢,表現,皮膚色,照明,メークアップ,オクルージョンなど)を十分に保存することができず,ビデオ顔交換のための顕著な時間的不連続性と不安定性アーチファクトを引き起こす。本論文では,AP-GANと名付けた軽量生成敵対ネットワークベースフレームワークを提案し,これは,生成された顔の属性を正確に制御することができ,ターゲット顔の属性と整合し,効率的で高忠実度のビデオ顔交換を達成した。特に,IDブロックを持つU-Netベース発電機を導出し,姿勢と表現を修正するためにIDブロックとPEブロックを翻訳した。そのうえ,PE認識識別器を設計して,合成顔の姿勢と表現を監督する。さらに,著者らは,皮膚色,照明,メイクアップおよびオクルージョンのような顔属性を保存するために,弁別器のマルチスケール特徴に基づく識別器ベースの知覚損失を提案した。AP-GANをFlickr-Faces-HQ,CelebA-HQおよびVGGFace2上で訓練し,FaceForensic++で評価した。既存の最先端の顔交換法に対する広範な実験と比較は,著者らのフレームワークの有効性を実証した。包括的アブレーション研究も行い,各提案成分の妥当性を分離し,他の顔操作手法と対比した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 弁別器 ,  メーキャップ ,  *顔 ,  *録画装置 ,  不安定性 ,  不連続性 ,  姿勢 ,  有効性 ,  アブレーション ,  *属性 ,  アーチファクト ,  オクルージョン
準シソーラス用語： 肌色 ,  マルチスケール ,  アイデンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： Ap ,  GaN ,  ビデオ ,  属性 ,  保存