Gráfico de Concepto & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4o | Llama 3:

Resumen:

1.- La generación de imágenes desentrelazadas mediante inyección de ruido estructurado permite la edición de imágenes generadas aleatoriamente.

2.- Las redes generan imágenes realistas pero fallan en la edición.

3.- Objetivo: Restringir la influencia de las entradas de código de ruido a regiones específicas de la imagen, separar detalles globales/estilísticos de los detalles locales.

4.- Dos formas de usar códigos de ruido de entrada: mapeo directo (DCGAN) y cálculo de parámetros de normalización de instancias (generadores basados en estilo).

5.- Existe correspondencia espacial entre el tensor de entrada y la imagen final.

6.- La arquitectura propuesta logra un alto desentrelazamiento utilizando dos códigos de ruido de entrada: variable espacialmente e invariable espacialmente.

7.- Los códigos variables espacialmente permiten el re-muestreo de regiones específicas de la imagen.

8.- El código invariable espacialmente define la mayor parte de la información de estilo y color.

9.- El desentrelazamiento espacial se logra estructurando códigos variables espacialmente con códigos locales, compartidos y globales.

10.- Cada célula del código variable espacialmente tiene un código local único, un código compartido con vecinos y un código global compartido.

11.- Los códigos globales y compartidos codifican información que abarca múltiples ubicaciones (postura, accesorios).

12.- Cada célula tiene una capa completamente conectada independiente, garantizando la independencia del código local después del mapeo.

13.- El código invariable espacialmente contiene un código local único, aprovechado para expresar información estilística.

14.- Sin el código invariable espacialmente, los códigos locales pueden cambiar el fondo y el estilo además de los detalles locales.

15.- El método supera al StyleGAN de última generación en puntuaciones de desentrelazamiento.

16.- PathLength mide la influencia de la interpolación del código invariable espacialmente.

17.- La separabilidad lineal mide la inexactitud de los clasificadores de atributos lineales entrenados en los códigos de entrada.

18.- Las puntuaciones más altas de PathLength y separabilidad lineal indican un mapeo entrelazado.

19.- El re-muestreo de la parte global del código variable espacialmente afecta la postura mientras mantiene la semejanza y el estilo de fondo.

20.- El re-muestreo de la parte compartida del código variable espacialmente afecta la edad, los accesorios y las dimensiones del rostro.

21.- El re-muestreo de los códigos locales alrededor de la boca cambia la forma de la boca.

22.- El re-muestreo de los códigos locales en las filas superiores cambia el peinado.

23.- El re-muestreo de los códigos invariables espacialmente mantiene la postura, la edad, las expresiones faciales y la forma de la ropa mientras cambia el fondo, la etnicidad y el sexo.

24.- Trabajo futuro: separación de contenido y estilo, ofreciendo más control en el código invariable espacialmente, determinando una descomposición adecuada del proceso de generación.

25.- Potencial para cambiar la etnicidad mientras se mantienen otros aspectos estilísticos de la imagen facial.

26.- Las puntuaciones de desentrelazamiento (PathLength y separabilidad lineal) se utilizan para comparar métodos.

27.- La correspondencia espacial permite la edición dirigida de imágenes generadas.

28.- La arquitectura está estructurada para lograr independencia y control sobre los aspectos locales, compartidos y globales de la imagen.

29.- La combinación de códigos variables e invariables espacialmente permite capacidades de edición detalladas.

30.- Abre posibilidades para la investigación futura en la separación completa de contenido y estilo y la manipulación controlada de atributos en imágenes generadas.

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