Custom Structure Preservation in Face Aging

要約

この作品では、元の画像に存在する関連する詳細を維持しながら構造の変更を生成できる顔の年齢編集のための新しいアーキテクチャを提案します。
入力画像のスタイルとコンテンツを解きほぐし、スタイルベースの戦略を採用して、ターゲット年齢で出力を調整しながら、入力画像のスタイルとコンテンツの表現を組み合わせる新しいデコーダーネットワークを提案します。
既存のエージング方法を超えて、ユーザーが推論中に入力画像の構造保存の程度を調整できるようにします。
この目的のために、入力画像の関連領域を破棄する必要のある領域から区別するマスキングメカニズムであるCUstomStructurePreservationモジュールを導入します。
CUSPは追加の監視を必要としません。
最後に、ユーザー調査を含む定量的および定性的分析は、私たちの方法が従来技術よりも優れていることを示し、画像編集および調整可能な構造保存に関する戦略の有効性を示しています。
コードと事前トレーニング済みモデルは、https：//github.com/guillermogotre/CUSPで入手できます。

要約(オリジナル)

In this work, we propose a novel architecture for face age editing that can produce structural modifications while maintaining relevant details present in the original image. We disentangle the style and content of the input image and propose a new decoder network that adopts a style-based strategy to combine the style and content representations of the input image while conditioning the output on the target age. We go beyond existing aging methods allowing users to adjust the degree of structure preservation in the input image during inference. To this purpose, we introduce a masking mechanism, the CUstom Structure Preservation module, that distinguishes relevant regions in the input image from those that should be discarded. CUSP requires no additional supervision. Finally, our quantitative and qualitative analysis which include a user study, show that our method outperforms prior art and demonstrates the effectiveness of our strategy regarding image editing and adjustable structure preservation. Code and pretrained models are available at https://github.com/guillermogotre/CUSP.

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