Concepts de base
提案されたStyleGANベースのフレームワークは、テキストに基づいた服装の編集を可能にし、人物のアイデンティティを保持しながら画像生成を制御する。
Résumé
本論文では、StyleGAN-Humanを使用したテキストによる画像編集の新しい手法が提案されている。
テキストガイドの潜在コードマッパーと特徴空間マスキングを導入して、既存手法よりも高品質な画像生成とアイデンティティ保持を実現している。
定量的および定性的評価により、提案手法が既存手法よりも優れていることが示されている。
Introduction
Full-body human image synthesis is crucial in computer graphics and vision fields.
StyleGAN-Human enables high-quality image generation but lacks intuitive control.
Text-based Image Editing Methods
Existing methods like StyleCLIP and HairCLIP struggle with full-body human images due to garment and body shape diversity.
Proposed method introduces a new framework for text-guided garment editing without compromising identity.
Proposed Method Overview
Mapper network architecture based on attention mechanism for accurate latent code manipulation.
Feature-space masking introduced to avoid unwanted changes in unrelated areas.
Experimental Details
Implementation details include hyperparameters, training configurations, and dataset information.
Comparison with existing methods like StyleCLIP, HairCLIP+, SD Inpainting, and DiffEdit.
Results and Conclusion
Our method outperforms existing methods in text alignment, realism, and identity preservation.
User study confirms the effectiveness of the proposed method.
Stats
提案されたStyleGANベースのフレームワークは、テキストに基づいた服装の編集を可能にし、人物のアイデンティティを保持しながら画像生成を制御する。