リアルで頑強なヘアスタイル転送を実現するHairFastGANの提案

Concetti Chiave

本論文では、高解像度かつ高速なヘアスタイル転送手法HairFastGANを提案する。エンコーダベースのアプローチにより、最先端の最適化手法と同等の品質を実現しつつ、ほぼリアルタイムでの処理を可能にした。

Sintesi

本論文では、ヘアスタイルの色、形状、構造を参照画像から入力画像に転送する複雑な課題に取り組んでいる。

• 従来の最適化ベースの手法は高品質だが非常に遅く、エンコーダベースの手法は高速だが低品質という問題があった。
• 提案手法HairFastGANは、エンコーダベースのアプローチを採用しつつ、高品質な結果を実現している。
• 主な特徴は以下の通り:
  • StyleGANの潜在空間FS、W+を活用し、高品質な再構成と編集性を両立
  • 新しいアラインメントモジュールにより、大きな姿勢差にも対応
  • 高品質なブレンディングエンコーダにより、色転送を実現
  • 高解像度の事後処理エンコーダにより、元の画像の詳細を保持

Statistiche

提案手法HairFastGANは、最先端の最適化ベース手法と比較して、FIDで13.12、FIDCLIP で5.12を達成し、高品質な結果を示した。
処理時間はNvidia V100で0.78秒と、最速のHairCLIPの3倍程度の速さを実現した。

Citazioni

"本論文では、高解像度かつ高速なヘアスタイル転送手法HairFastGANを提案する。エンコーダベースのアプローチにより、最先端の最適化手法と同等の品質を実現しつつ、ほぼリアルタイムでの処理を可能にした。"
"提案手法HairFastGANは、エンコーダベースのアプローチを採用しつつ、高品質な結果を実現している。"

Approfondimenti chiave tratti da

HairFastGAN

by Maxim Nikola... alle arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.01094.pdf

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