論文の概要: Low Distortion Block-Resampling with Spatially Stochastic Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05394v2
• Date: Thu, 10 Dec 2020 18:34:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 13:59:27.689050
• Title: Low Distortion Block-Resampling with Spatially Stochastic Networks
• Title（参考訳）: 空間確率ネットワークを用いた低歪みブロックサンプリング
• Authors: Sarah Jane Hong, Martin Arjovsky, Darryl Barnhart, Ian Thompson
• Abstract要約: 我々は、可能な限り多様な古い画像から新しい画像を生成する問題を定式化し、攻撃する。 これは、生成モデリングで見られる典型的な状況を含み、生成したデータの一部に満足していますが、他の人を再サンプリングしたいと考えています。 この問題に対処するために、我々は最適な条件付き無条件生成モデルから構築し、新しいネットワークアーキテクチャ、トレーニング手順、および画像の一部を必要に応じて再サンプリングするためのアルゴリズムを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.441021278275805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We formalize and attack the problem of generating new images from old ones that are as diverse as possible, only allowing them to change without restrictions in certain parts of the image while remaining globally consistent. This encompasses the typical situation found in generative modelling, where we are happy with parts of the generated data, but would like to resample others ("I like this generated castle overall, but this tower looks unrealistic, I would like a new one"). In order to attack this problem we build from the best conditional and unconditional generative models to introduce a new network architecture, training procedure, and algorithm for resampling parts of the image as desired.
• Abstract（参考訳）: 私たちは、可能な限り多様な古い画像から新しい画像を生成する問題を形式化し、攻撃します。 これは生成的モデリングで見られる典型的な状況を含み、生成したデータの一部に満足しているが、他のものを再サンプリングしたい(この生成された城は全体として好きだが、この塔は非現実的に見える。 この問題に対処するために、我々は最適な条件付き無条件生成モデルから構築し、新しいネットワークアーキテクチャ、トレーニング手順、および画像の一部を必要に応じて再サンプリングするためのアルゴリズムを導入する。

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