論文の概要: GLEAN: Generative Latent Bank for Large-Factor Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00739v1
• Date: Tue, 1 Dec 2020 18:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-31 00:57:30.931857
• Title: GLEAN: Generative Latent Bank for Large-Factor Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: GLEAN:大容量画像超解像のための次世代潜伏銀行
• Authors: Kelvin C.K. Chan, Xintao Wang, Xiangyu Xu, Jinwei Gu, Chen Change Loy
• Abstract要約: 我々は,大因子画像超解像(SR)の復元品質を向上させるために,GAN(Generative Adversarial Networks),例えばStyleGAN(StyleGAN)が潜時バンクとして使用できることを示す。 我々の手法であるGenerative LatEnt bANk(GLEAN)は、事前訓練されたGANにカプセル化されているリッチで多様な事前情報を直接活用することで、既存のプラクティスを越えている。 GLEANによってアップスケールされた画像は、既存の方法と比較して忠実さとテクスチャ忠実さの点で明らかに改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.53811497840725
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We show that pre-trained Generative Adversarial Networks (GANs), e.g., StyleGAN, can be used as a latent bank to improve the restoration quality of large-factor image super-resolution (SR). While most existing SR approaches attempt to generate realistic textures through learning with adversarial loss, our method, Generative LatEnt bANk (GLEAN), goes beyond existing practices by directly leveraging rich and diverse priors encapsulated in a pre-trained GAN. But unlike prevalent GAN inversion methods that require expensive image-specific optimization at runtime, our approach only needs a single forward pass to generate the upscaled image. GLEAN can be easily incorporated in a simple encoder-bank-decoder architecture with multi-resolution skip connections. Switching the bank allows the method to deal with images from diverse categories, e.g., cat, building, human face, and car. Images upscaled by GLEAN show clear improvements in terms of fidelity and texture faithfulness in comparison to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大因子画像超解像(SR)の復元品質を向上させるために,事前訓練された生成逆数ネットワーク(GAN),例えばStyleGANが潜時バンクとして使用できることを示す。 既存のほとんどのSRアプローチは、敵対的損失を伴う学習を通じて現実的なテクスチャを創出しようとするが、我々の手法であるGenerative LatEnt bANk(GLEAN)は、事前訓練されたGANにカプセル化されているリッチで多様な事前情報を直接活用することによって、既存のプラクティスを越えている。 しかし、実行時に高価な画像固有最適化を必要とする一般的なGANインバージョン手法とは異なり、我々のアプローチでは、アップスケールされた画像を生成するために単一のフォワードパスしか必要としない。 GLEANは、マルチ解像度スキップ接続を備えた単純なエンコーダバンクデコーダアーキテクチャに簡単に組み込むことができる。 銀行を切り替えることで、猫、建物、人間の顔、車などの様々なカテゴリの画像を扱うことができる。 GLEANによりアップスケールされた画像は、既存手法と比較して忠実度とテクスチャ忠実度において明らかに改善されている。

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