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summarized by : Shion Hinda
HyperStyle: StyleGAN Inversion With HyperNetworks for Real Image Editing

どんな論文か?

StyleGAN Inversionで、エンコーダの重みを入力に応じて調節するHyperStyle (Hypernetwork+StyleGAN)を提案。変化量をチャンネルごとにまとめるなどの工夫で時間・空間計算量を削減。アニメなどOODな画像もzero-shotで復元・編集できる。
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新規性

エンコーダの重みをHypernetworkで動的に調節するというアイディア。OODな画像でも復元・編集できる汎化性能。

結果

PTIに匹敵する再構成性能、編集しやすさを1回の推論で実現した。

その他(なぜ通ったか?等)

HyperInverterというほぼ同じ内容の論文が数日差でarXivに出ていた。こちらも同じくCVPR2022で採択されている。