LatentKeypointGAN：通过潜关键点控制图像——扩展摘要
计算机视觉与模式识别
2023-06-10 v2
摘要
生成对抗网络（GANs）现已能生成照片级真实感图像。然而，如何最佳地控制图像内容仍是一个开放性挑战。我们提出 LatentKeypointGAN，一种两阶段 GAN，其内部以一组关键点和相关外观嵌入为条件，提供对生成对象及其各部分的位置与风格的控制。我们解决的一个主要困难是在领域知识和监督信号很少的情况下将图像解耦为空间与外观因素。我们在用户研究和定量实验中证明，LatentKeypointGAN 提供了一个可解释的潜空间，可通过重新定位和交换关键点嵌入来重新排布生成的图像，例如通过组合不同图像的眼睛和嘴巴来生成肖像。值得注意的是，我们的方法不需要标签，因为它是自监督的，从而适用于多种应用领域，如编辑肖像、室内房间和全身人体姿态。
引用
@article{arxiv.2205.03448,
title = {LatentKeypointGAN: Controlling Images via Latent Keypoints -- Extended Abstract},
author = {Xingzhe He and Bastian Wandt and Helge Rhodin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03448},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2103.15812