#596
summarized by : Akihiro FUJII
High-Fidelity and Arbitrary Face Editing

どんな論文か?

cycle-consistencyは顔編集においてよく用いられるが、片方へドメイン変換を行うと顔の詳細が失われるが、もう一度変換を行うとそれらが再度復元されるsteganographyという現象が観察できる。これを防ぐため、wavelet変換を用いて高周波情報を直接ネットワークに入力する手法を提案。顔の細かい部分を変換前後で維持することに成功した。
placeholder

新規性

steganographyの原因が、ネットワークによる画像の符号化によって発生すると考えた。それを防ぐために、wavelet変換を使って、顔の高周波情報(シワなど)をネットワークに保存させる手法を提案した。

結果

メガネ、性別変換、笑顔変換において、先行研究よりも。顔の皺など詳細情報を残したまま変換できていることを確認した。

その他(なぜ通ったか?等)

wavelet変換は、not-so-big-gans(https://openreview.net/forum?id=E9W0QPxtZ_u)などにも使われている。個人的には、ネットワークのキャパシティを制限しつつ、高周波情報や低周波情報を選択的に残せることが非常に便利なのかもしれないと考えている