- …
- …
#80
summarized by : 加藤義道
どんな論文か？
GANを用いた画像編集において, 他の属性を変えずに特定の属性のみを制御するdisentanglementの研究. 従来手法では, 属性ごとに制御方向やチャネルを学習させるが訓練データの多さが課題. 提案手法では属性の勾配情報を利用. 制御する属性の勾配について, 他の属性で活性化したチャネルを除外することで、単一属性の制御を実現. 経験的に少ない学習データで属性の分離を実現できることを実証.
新規性
非線形で多方向の制御が可能な勾配ベースの情報でGANの潜在空間をガイドする新しい手法を提案. 経験的に少ないデータで属性の分離を実現した.
結果
StyleSpace, GANSpace, InterFaceGANと比較. 様々な属性において, 従来手法よりも優れたDisentanglementの性能を持つことを実証. ただし, 車の回転など3次元的な理解が必要な制御には失敗している.
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/zikuncshelly/GradCtrl
- …
- …