- …
- …
#741
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
学習した16x16の画像の特徴量を残差ブロックから取得し、徐々に任意の回数のアップサンプリング繰り返す一方で、出力された特徴量の統計情報を使用して特徴量を正規化すると同時に事前学習したFace parsing networkで、低解像度の顔画像から得られた解析マップを使用してスケーリングすることで、高解像度の合成画像を生成する手法の提案
新規性
Face parsing networkで、低解像度の顔画像から得られた解析マップを利用して低解像度の顔画像から高解像度の画像を生成するという点で新規
結果
特徴量抽出器にVGG19を使用しFFHQで学習後、CelebAの低解像度を使用してCelebAHQ-Test及びPSFR-RealTestでの評価で、提案手法が既存手法よりよい結果を達成 (但しSSIM値を除くPSNR, MSSIM, LPIPS, FID値) する一方で、視覚的な評価ではArtifact現象を発生させることなく鮮明な合成画像が生成されていることを確認した
その他（なぜ通ったか？等）
- …
- …