Image-to-image translation for face attribute editing with disentangled latent directions

Bu çalışmada yüz özelliklerini düzenlemek için, ayrıştırılmış ve yorumlanabilir örtülü vektörler ile bir resimden resime çeviri sistemi önerilmektedir. Çalışmamızın odak noktası olan yüz özelliklerini düzenleme görevi, belirli bir özelliği kontrol edilebilir bir miktarda düzenleme ve bu süreçte diğer özellikleri koruyan ayrışık gösterimler öğrenme gibi zorluklara sahiptir. Bu zorlukları aşabilmek amacıyla önerilen sistemimizde, önceden eğitilmiş çekişmeli üretken ağlar (GAN) üzerinde uygulanan örtülü uzay ayrıştırması çalışmalarından ilham alarak, sistemimizde bulunan ve her biri farklı bir özelliği modelleyen diğer vektörlere dik bir doğrusal vektör elde ediyoruz. Sistemimiz, bu doğrusal vektörleri öğrenmek için diklik ve ayrıştırma üzerine optimizasyon fonksiyonları kullanmaktadır. Önerilen sistem, düzenlenmek istenen yüz resimlerini anlamsal olarak düzenlenmiş örtülü uzaya yansıtmak amacıyla kodlayıcı ve kod çözücüden oluşan ve dikkat mekanizması ile atlamalı bağlantılar içeren bir ağ mimarisi kullanmaktadır. Önerilen sistemin etkinliğini göstermek için, yüz özelliklerini düzenleme görevinde en iyi performansı gösteren modellerle detaylı karşılaştırmalar sunulmaktadır. Karşılaştırmalarımızda da görüldüğü gibi, çözümümüz bu görev için kullanılan güncel modellerden daha iyi bir performans göstermektedir.