論文の概要: Spectral Distribution Aware Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03110v2
• Date: Wed, 30 Dec 2020 15:33:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 12:04:58.870638
• Title: Spectral Distribution Aware Image Generation
• Title（参考訳）: スペクトル分布認識画像生成
• Authors: Steffen Jung and Margret Keuper
• Abstract要約: フォトリアリスティック画像の深部生成モデルは、人間の目で実際の画像と容易に区別できない。 スペクトル判別器を用いて実データの周波数分布に応じて画像を生成することを提案する。 この結果から,実際の周波数スペクトルによる画像生成がより容易であり,検出が困難であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.295032417617456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in deep generative models for photo-realistic images have led to high quality visual results. Such models learn to generate data from a given training distribution such that generated images can not be easily distinguished from real images by the human eye. Yet, recent work on the detection of such fake images pointed out that they are actually easily distinguishable by artifacts in their frequency spectra. In this paper, we propose to generate images according to the frequency distribution of the real data by employing a spectral discriminator. The proposed discriminator is lightweight, modular and works stably with different commonly used GAN losses. We show that the resulting models can better generate images with realistic frequency spectra, which are thus harder to detect by this cue.
• Abstract（参考訳）: フォトリアリスティック画像の深部生成モデルの最近の進歩は、高品質な視覚結果をもたらしている。 このようなモデルは、人間の目で実際の画像と容易に区別できないような、所定のトレーニング分布からデータを生成することを学習する。 しかし、このような偽画像の検出に関する最近の研究は、それらの周波数スペクトルのアーティファクトが実際に容易に識別できることを指摘している。 本稿では,スペクトル判別器を用いて実データの周波数分布に応じて画像を生成することを提案する。 提案する判別器は軽量でモジュール性があり、一般的なgan損失が異なる安定して動作する。 この結果から,実際の周波数スペクトルによる画像生成がより容易であり,検出が困難であることが示唆された。

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