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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-27 09:20 深層生成モデルの潜在空間における可換な属性ベクトル場の学習 ○青嶋雄大・松原 崇（阪大）  CCS2022-83 |
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| 抄録 | （和） | 深層生成モデルは高精度に画像を生成することができるが，一方で生成画像の意味的な編集は重要な課題である．生成画像を編集するために，潜在空間における線形または非線形な経路を抽出し，これらの経路に沿って潜在変数を操作することで，画像編集をする手法が提案されてきた．しかし，線形な経路に沿った操作では抽出できる経路に制約が課されているため，画像編集の質に限界がある．また，非線形な経路に沿った操作では複数属性の可換な画像編集ができない．本研究では潜在空間における可換な属性ベクトル場を学習する手法を提案する．実験から，提案手法が複数属性の可換な画像編集と，既存の手法と比べて質の高い画像編集が可能であることを示す． |
| （英） | Deep generative models, such as generative adversarial networks (GANs), are known for generating high-quality images. However, these models often do not have an inherent way of editing generated images semantically. For editing generated images semantically, recent studies have proposed methods to manipulate latent codes along linear or nonlinear paths on the latent space. However, the quality of the image editing along linear paths is inferior, and the image editing along nonlinear paths is non-commutative. In this study, we propose to discover semantic commutative vector fields on the latent space. We theoretically and experimentally show that the quality of our method's image editing is better than the comparison methods, and our method provides commutative image editing. | |
| キーワード | （和） | 意味的画像編集 / 深層生成モデル / 曲線座標系 / 可換性 / / / / |
| （英） | Semantic image editing / Deep generative models / Curvlinear coordinates / Commutativity / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 453, CCS2022-83, pp. 113-116, 2023年3月. | |
| 資料番号 | CCS2022-83 | |
| 発行日 | 2023-03-19 (CCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CCS2022-83 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
| 開催期間 | 2023-03-26 - 2023-03-27 |
| 開催地（和） | 北海道 ルスツリゾートホテル&コンベンション |
| 開催地（英） | RUSUTSU RESORT |
| テーマ（和） | 自然計算，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2023-03-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層生成モデルの潜在空間における可換な属性ベクトル場の学習 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning Commutative Vector Field in Latent Space of Deep Generative Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 意味的画像編集 / Semantic image editing |
| キーワード(2)（和/英） | 深層生成モデル / Deep generative models |
| キーワード(3)（和/英） | 曲線座標系 / Curvlinear coordinates |
| キーワード(4)（和/英） | 可換性 / Commutativity |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青嶋 雄大 / Takehiro Aoshima / アオシマ タケヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松原 崇 / Takashi Matsubara / マツバラ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-27 09:20:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2022-83 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.453 |
| ページ範囲 | pp.113-116 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2023-03-19 (CCS) |
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