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【ECCV 2018】GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image
ECCV 2018 サーベイ cvpaper.challenge はコンピュータビジョン分野の今を映し、創り出す挑戦です。論文読破・まとめ・アイディア考案・議論・実装・論文執筆（・社会実装）に至るまで広く取り組み、あらゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/
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【ECCV 2018】GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image
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- 3. 研究背景 既存研究 ・最新のConditional GAN(e.g. StarGAN)では ターゲットconditionに対して高品質な画像を生成可能 ・しかし多くの既存手法ではconditionとして 離散的なラベルを扱っているため(e.g.happy, sad) - 必要とするラベルごとにモデルを学習し直す必要がある - 離散的なラベルでは生成画像のバリエーションに限界がある 提案手法のメインアイディア 離散的なラベルの代わりに連続量をconditionとして扱う
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- 26. メモ ・メインアイディアは連続量のconditionに対する 画像生成のため、顔画像以外にも適用可能 ・photo realisticと謳っているが、解像度に関する記載がない ・幾つのAUでトレーニングを行っているかが明記されていない EmotioNetには12種類あるようなのでおそらく12種類? (しかし、実験結果(4)は14種類のAUで学習と書かれている) ・リンク - 論文: http://content_ECCV_2018/papers/Albert_Pumarola_ Anatomically_Coherent_Facial_ECCV_2018_paper.pdf -project page: https://www.albertpumarola.com/research/GANimation/ - GitHub: https://github.com/albertpumarola/GANimation