ニューロダイジェスト：機械学習のハイライト2021年4月

写真の顔をエイジングしたり、髪型を変更したり、笑顔にしたりするには、トレーニングを受けたGANモデルの個別のレイヤーに含まれるセマンティクスを学習する必要があります。生成的敵対的ネットワークに関する最近の研究では、レイヤーごとに合成画像のセマンティクスが異なることが示されています。色の原因となるもの、テクスチャの原因となるものなどがあります。

.   , . :

StyleCLIP

: / /  

Adobe , StyleGAN, .

CLIP, StyleGAN. , . , ArcFace. ,   : , , .  

ReStyle

: / /  

GAN- . , . , . , . 

EigenGAN

: /

, . - , , . , , , - , .

LatentCLR

: /  

GAN, . StyleGAN2 BigGAN.

Geometry-Free View Synthesis

: / /

, . , , , . . , .  

, . , «» .  , . , 3D- , . 

Articulated Animation

: / /  

Snap , , — , , . , , . , . .  

VideoGPT

:   / /  /

. — VQ-VAE, self-attention. GPT- . 

, , .

MiVOS

: / /

. . . , .

, : , , . , , Adobe Premier. 

DINO

: / / 

, FAIR .

. , , .

, . , . ImageNet, — , : , , . , , .



PAWS, , .

ML :

Compositional Perturbation Autoencoder (CPA)

: / /

, . , . 

FAIR . , , , ..  

Transferable Visual Words

: /  

, . . . « », . . 

---

:

• Swapping Autoencoder, ; 

  
  
  
  
  

• NLP- m2m100, . 

  
  
  
  
  

以上です。ご清聴ありがとうございました。来月お会いしましょう！