风格空间中多方向子空间编辑
计算机视觉与模式识别
2024-07-12 v3
摘要
本文描述了一种在 StyleGAN 的潜空间中寻找解耦语义方向的新技术。我们的方法识别出有意义的正交子空间,允许编辑单个人脸属性,同时最小化其他属性中的不期望变化。我们的模型能够在多个方向上编辑单一属性,从而产生一系列可能的生成图像。我们将我们的方案与三种最先进的模型进行比较,并表明我们的方法在人脸编辑和解耦能力方面优于它们。此外,我们提出了用于评估属性分离与解耦的定量度量,并针对这些度量展示了我们模型的优越性。
引用
@article{arxiv.2211.11825,
title = {Multi-Directional Subspace Editing in Style-Space},
author = {Chen Naveh and Yacov Hel-Or},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.11825},
year = {2024}
}