本研究は、人種的特徴を細かく制御可能な新しい生成モデルを提案している。
まず、CelebA-HQデータセットから人種的特徴を表す2Dメトリクスを定義し、それらを潜在空間に組み込むことで、細かな制御を実現している。具体的には、肌の色、髪の色、鼻、目、口の形状といった特徴を個別に操作できるようにしている。
さらに、従来のConfigNetモデルをベースに、StyleGAN2アーキテクチャを採用し、合成データを使わずに2D画像のみで高品質な生成を可能にしている。
実験の結果、提案手法は従来手法よりも高い画質と制御性を示した。特に、髪の色の制御性が大幅に向上している。一方で、形状に関する特徴の制御は依然として課題として残されている。
今後は、この生成モデルを活用して人種バイアスの分析や軽減に役立てることが期待される。
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by Seyma Yucer,... alle arxiv.org 04-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.19897.pdfDomande più approfondite