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Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Edition Multi-Pivots : Vers une Edition Multi-Directionnelle et Démêlée

Résumé

Generative Adversarial Networks (GANs) enable image editing by manipulating image features. However, these manipulations still lack disentanglement. For example, when a specific wrinkle is edited, other age-related features or facial expressions are often changed as well. This paper proposes a new method for disentangled editing. The presented approach is based on two pivot images that allow learning an editing direction for an input image. These pivots are based on a real image (the input) and a synthetic modification of the real image along the desired editing direction. Although our primary focus is on wrinkle editing applications, our method can be extended to other editing tasks, such as hair color or lipstick editing. Qualitative and quantitative results show that our Multi-Pivotal Tuning Editing provides a higher level of disentanglement and a more realistic editing than state-of-the-art methods.
Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) permettent d’éditer des images en manipulant leurs caractéristiques. Cependant, ces manipulations ne sont pas toujours démêlées. Par exemple, lorsqu’une ride spécifique est modifiée, d’autres caractéristiques liées à l’âge sont souvent modifiées également. Cet article propose une nouvelle méthode d’édition démêlée. L’approche présentée est basée sur des images pivots qui permettent d’apprendre des directions d’édition pour une image d’entrée. Ces pivots sont basés sur une image réelle (l’entrée) et des modifications synthétiques de l’image réelle. Bien que notre principal cas d’applications d’édition soit les rides, notre méthode peut être étendue à d’autres tâches d’édition, telles que l’édition de la couleur des cheveux ou du rouge à lèvres. Les résultats qualitatifs et quantitatifs montrent que notre Edition Multi-Pivots (EMP) fournit un niveau plus élevé de démêlage et une édition plus réaliste que les méthodes de l’état de l’art.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04616405 , version 1 (19-06-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04616405 , version 1

Citer

Neil Farmer, Catherine Soladié, Gabriel Cazorla, Renaud Séguier. Edition Multi-Pivots : Vers une Edition Multi-Directionnelle et Démêlée. Reconnaissance des Formes, Image, Apprentissage et Perception (RFIAP 2024), Jul 2024, Lille, France. ⟨hal-04616405⟩
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