GANzilla：生成对抗网络中用户驱动的方向发现工具
人机交互
2022-08-16 v2 人工智能
机器学习
摘要
生成对抗网络（GAN）被广泛应用于众多领域，如数据预处理、图像编辑和创意支持。然而，GAN 的“黑箱”特性使非专业用户无法控制模型生成的数据，由此催生了大量先前工作，聚焦于以算法驱动的方法提取编辑方向来控制 GAN。作为补充，我们提出 GANzilla：一种用户驱动工具，借助经典的 scatter/gather 技术赋能用户，迭代地发现方向以满足其编辑目标。在一项有 12 名参与者的研究中，GANzilla 用户能够发现以下方向：（i）将图像编辑至与所给示例匹配（封闭式任务）；（ii）满足高层次目标，例如使面部更开心，同时在个体间展现出多样性（开放式任务）。
引用
@article{arxiv.2207.08320,
title = {GANzilla: User-Driven Direction Discovery in Generative Adversarial Networks},
author = {Noyan Evirgen and Xiang 'Anthony' Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.08320},
year = {2022}
}