Style Editing
openaccess.thecvf.com github.comCVPR2021学習済みStyleGANから特定の属性操作をした画像を生成する。よくある手法では属性のスコア情報やバイナリラベルを利用するが、それだとスタイルなどの抽象的な属性の変更は難しい。 提案手法ではターゲット属性の画…
![はてなブックマーク - [論文メモ] Discovering Interpretable Latent Space Directions of GANs Beyond Binary Attributes](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://ninhydrin.hatenablog.com/entry/2022/01/25/102640)
arxiv.org画像の操作に関して、追加の専用アーキテクチャを必要とせず普通のStyleGANだけで十分なことを示した論文。図1は素のStyleGAN2にこの手法を適用した結果。 Image Manipulation with StyleGAN ここから図1で示した各操作について説明していく。 なお…
![はてなブックマーク - [論文メモ] StyleGAN of All Trades: Image Manipulation with Only Pretrained StyleGAN](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://ninhydrin.hatenablog.com/entry/2021/11/11/100405)
arxiv.orgGANの生成結果を操作する系の論文。 StyleGANなどは高精細な画像の生成を可能にしたが、生成結果のコントロールが難しい。 生成結果のコントロールするためにスタイル編集ネットワーク(StyleGANのlatent codeを生成する)を作成する手法がある。 し…
![はてなブックマーク - [論文メモ] DyStyle: Dynamic Neural Network for Multi-Attribute-Conditioned Style Editing](https://b.hatena.ne.jp/entry/image/https://ninhydrin.hatenablog.com/entry/2021/09/29/102340)
