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gradcis_18_20T2002	pdf	490 KB	57

論文情報

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アイテムタイプ	紀要論文
タイトル	Natural Text-Driven, Multi-Attribute Editing of Facial Images with Robustness in Sparse Latent Space
著者	著者名 Zou, Jianpeng
言語	eng
ISSN	24321192
DOI	https://doi.org/10.15002/00026277
出版者	法政大学大学院情報科学研究科
雑誌名	法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
巻	18
開始ページ	1
終了ページ	6
発行年	2023-03-24
著者版フラグ	Version of Record
キーワード	GAN inversion
	text-driven
	CLIP
	StyleGAN
	image editing
抄録	Due to the development of GAN and the proposal of many excellent models like StyleGAN, text-driven image editing and image generation have made great progress in recent years, but the task of generating diverse images of specific people under the guidance of text is still lacking. This paper combines two pre-training models, CLIP and StyleGAN2, to conduct a preliminary exploration of the above tasks. The latent code of the input portrait is driven to be edited and manipulated in the StyleGAN latent space via a CLIP-based text-driven module. Especially in the sparse region of the generator latent space, and when editing multiple attributes at the same time, some good results have finally been achieved.
資源タイプ	Article
書誌レコードID	AA12746425
インデックス	資料タイプ別 ＞ 学内論文 ＞ 法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編
	501 学内論文 ＞ 紀要 ＞ 法政大学大学院紀要. 情報科学研究科編 ＞ 18

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