AdaWCT: Adaptive Whitening and Coloring Style Injection

要約

アダプティブ インスタンス正規化 (AdaIN) は、スタイル インジェクションの標準的な方法になりました。スケール アンド シフト操作によって機能を再正規化することにより、スタイル転送、画像生成、および画像から画像への変換で広く使用されています。
この作業では、大規模な GAN でのスタイル注入に適用する、AdaWCT と名付けたホワイトニングおよびカラーリング変換 (WCT) に依存する AdaIN の一般化を提示します。
StarGANv2 アーキテクチャでの実験を通じて、この一般化は概念的には単純ですが、生成された画像の品質が大幅に向上することを示しています。

要約(オリジナル)

Adaptive instance normalization (AdaIN) has become the standard method for style injection: by re-normalizing features through scale-and-shift operations, it has found widespread use in style transfer, image generation, and image-to-image translation. In this work, we present a generalization of AdaIN which relies on the whitening and coloring transformation (WCT) which we dub AdaWCT, that we apply for style injection in large GANs. We show, through experiments on the StarGANv2 architecture, that this generalization, albeit conceptually simple, results in significant improvements in the quality of the generated images.

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