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#347
summarized by : 加藤義道
どんな論文か？
GANで生成される画像の公正さを向上させる研究. 本研究は事前学習済みのStyleGAN2モデルに対して, 追加学習なしで特定属性のdebiasを行う手法を提案. また, 人種などの複雑な属性に対するCLIPを用いたテキストベースのdebias手法を提案. 実験により, 画像の品質を損なうことなく, 数分以内にdebiasを成功させることを実証.
新規性
追加学習なしでGANモデルを直接debiasできる点.
結果
FFHQデータセットで訓練したStyleGAN2を使用. 比較モデルはFairGenとStyleFlowを用いた. 生成画像の属性分布と一様分布のKLダイバージェンスを測定. FFHQや学習済みのStyleGAN2, FairGen, StyleFlowと比較して, 提案手法はすべての属性で一様分布により近づいた結果になった.
その他（なぜ通ったか？等）
コード: https://github.com/catlab-team/fairstyle
プロジェクト：https://catlab-team.github.io/fairstyle/
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