論文の概要: Image Generators with Conditionally-Independent Pixel Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.13775v1
- Date: Fri, 27 Nov 2020 15:16:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-20 01:30:14.993696
- Title: Image Generators with Conditionally-Independent Pixel Synthesis
- Title（参考訳）: 条件付き無依存画素合成による画像生成
- Authors: Ivan Anokhin, Kirill Demochkin, Taras Khakhulin, Gleb Sterkin, Victor
Lempitsky, Denis Korzhenkov
- Abstract要約: 画像生成のための新しいアーキテクチャを提案し,各画素の色値を独立に計算する。
合成中は、空間的畳み込みや、画素間で情報を伝達する同様の操作は関与しない。
本研究では, 逆方向の学習において, このようなジェネレータのモデリング能力を解析し, 新しいジェネレータを観察して, 最先端の畳み込みジェネレータに類似した生成品質を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.792933031825527
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing image generator networks rely heavily on spatial convolutions and,
optionally, self-attention blocks in order to gradually synthesize images in a
coarse-to-fine manner. Here, we present a new architecture for image
generators, where the color value at each pixel is computed independently given
the value of a random latent vector and the coordinate of that pixel. No
spatial convolutions or similar operations that propagate information across
pixels are involved during the synthesis. We analyze the modeling capabilities
of such generators when trained in an adversarial fashion, and observe the new
generators to achieve similar generation quality to state-of-the-art
convolutional generators. We also investigate several interesting properties
unique to the new architecture.
- Abstract（参考訳）: 既存の画像生成ネットワークは空間的畳み込みに大きく依存しており、オプションで画像の粗大な合成を徐々に行うことができる。
本稿では,各画素における色値を,ランダム潜時ベクトルの値と,その画素の座標から独立に計算する,画像生成のための新しいアーキテクチャを提案する。
合成中にピクセル間で情報を伝達する空間畳み込みや類似の操作は関与しない。
本研究では, 逆方向の学習において, このようなジェネレータのモデリング能力を解析し, 新しいジェネレータを観察して, 最先端の畳み込みジェネレータに類似した生成品質を実現する。
また,新しいアーキテクチャに特有の興味深い特性についても検討した。
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