論文の概要: DeltaGAN: Towards Diverse Few-shot Image Generation with Sample-Specific Delta

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08753v4
• Date: Thu, 28 Jul 2022 03:43:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 03:17:18.891080
• Title: DeltaGAN: Towards Diverse Few-shot Image Generation with Sample-Specific Delta
• Title（参考訳）: DeltaGAN: サンプル差分画像生成に向けて
• Authors: Yan Hong, Li Niu, Jianfu Zhang, Jing Liang, Liqing Zhang
• Abstract要約: 本稿では,再構成サブネットワークと生成サブネットワークからなるDelta Generative Adversarial Network (DeltaGAN)を提案する。 生成サブネットは、入力画像に対してサンプル固有のデルタを生成し、この入力画像と組み合わせて、同じカテゴリ内で新しい画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.002500048384366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning to generate new images for a novel category based on only a few images, named as few-shot image generation, has attracted increasing research interest. Several state-of-the-art works have yielded impressive results, but the diversity is still limited. In this work, we propose a novel Delta Generative Adversarial Network (DeltaGAN), which consists of a reconstruction subnetwork and a generation subnetwork. The reconstruction subnetwork captures intra-category transformation, i.e., "delta", between same-category pairs. The generation subnetwork generates sample-specific "delta" for an input image, which is combined with this input image to generate a new image within the same category. Besides, an adversarial delta matching loss is designed to link the above two subnetworks together. Extensive experiments on five few-shot image datasets demonstrate the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 少数ショット画像生成と呼ばれる少数の画像に基づいて新しいカテゴリの新しい画像を生成する学習は、研究の関心が高まりつつある。 いくつかの最先端の作品は印象的な結果をもたらしたが、多様性はまだ限られている。 本研究では,再構成サブネットワークと生成サブネットワークからなるDelta Generative Adversarial Network (DeltaGAN)を提案する。 再構成サブネットワークはカテゴリ内変換(すなわち、同じカテゴリ間の"デルタ")をキャプチャする。 生成サブネットワークは、入力画像に対してサンプル特異的な"デルタ"を生成し、入力画像と組み合わせて、同じカテゴリ内の新しい画像を生成する。 さらに、上記2つのサブネットを連結するように、逆デルタマッチング損失を設計する。 提案手法の有効性を示すために,5つの画像データセットの大規模な実験を行った。

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