GANravel：生成对抗网络中用户驱动的方向解耦
人机交互
2023-02-02 v1 机器学习
摘要
生成对抗网络（GANs）具有许多应用领域，包括图像编辑、域翻译、缺失数据填补以及对创意工作的支持。然而，GANs 被视为“黑箱”。具体而言，终端用户几乎无法控制如何通过解耦来改进编辑方向。先前的工作聚焦于新的 GAN 架构以解耦编辑方向。作为替代，我们提出 GANravel，一种用户驱动的方向解耦工具，它补充现有 GAN 架构并允许用户迭代地改进编辑方向。在两项各有16名参与者的用户研究中，GANravel 用户能够解耦方向，并在解耦性能上优于最先进的方向发现基线。在第二项用户研究中，GANravel 被用于创建狗表情包这一创意任务，并能够生成高质量的编辑图像与 GIF。
引用
@article{arxiv.2302.00079,
title = {GANravel: User-Driven Direction Disentanglement in Generative Adversarial Networks},
author = {Noyan Evirgen and Xiang 'Anthony' Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.00079},
year = {2023}
}