論文の概要: AVAE: Adversarial Variational Auto Encoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11551v1
- Date: Mon, 21 Dec 2020 18:29:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 06:30:45.315054
- Title: AVAE: Adversarial Variational Auto Encoder
- Title(参考訳): AVAE: 逆変分オートエンコーダ
- Authors: Antoine Plumerault, Herv\'e Le Borgne, C\'eline Hudelot
- Abstract要約: VAEとGANを新規かつ補完的な方法で組み合わせ、自動符号化モデルを作成する新しいフレームワークを紹介します。
5つの画像データセットを質的かつ定量的に評価した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.1485350418225244
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Among the wide variety of image generative models, two models stand out:
Variational Auto Encoders (VAE) and Generative Adversarial Networks (GAN). GANs
can produce realistic images, but they suffer from mode collapse and do not
provide simple ways to get the latent representation of an image. On the other
hand, VAEs do not have these problems, but they often generate images less
realistic than GANs. In this article, we explain that this lack of realism is
partially due to a common underestimation of the natural image manifold
dimensionality. To solve this issue we introduce a new framework that combines
VAE and GAN in a novel and complementary way to produce an auto-encoding model
that keeps VAEs properties while generating images of GAN-quality. We evaluate
our approach both qualitatively and quantitatively on five image datasets.
- Abstract(参考訳): 多様な画像生成モデルのうち、2つのモデルは変分オートエンコーダ(VAE)とGAN(Generative Adversarial Networks)である。
GANはリアルな画像を生成できるが、モード崩壊に悩まされており、画像の潜伏表現を得るための簡単な方法を提供していない。
一方、VAEはこれらの問題を持たないが、GANよりも現実的な画像を生成することが多い。
本稿では、この現実主義の欠如は、自然像多様体次元の共通な過大評価によるものであることを述べる。
そこで本研究では,VAEとGANを相補的に組み合わせた新たなフレームワークを導入し,GAN品質の画像を生成しながら,VAEの特性を保ちながら自動符号化モデルを作成する。
5つの画像データセットを質的かつ定量的に評価した。
関連論文リスト
- AS-IntroVAE: Adversarial Similarity Distance Makes Robust IntroVAE [8.294692832460546]
IntroVAEやS-IntroVAEのようなイントロスペクティブモデルは、画像生成や再構成タスクに優れています。
我々は、AS-IntroVAE(Adversarial similarity Distance Introspective Variational Autoencoder)と呼ばれるIntroVAEの新しいバリエーションを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-28T11:40:17Z) - DiVAE: Photorealistic Images Synthesis with Denoising Diffusion Decoder [73.1010640692609]
本稿では,拡散デコーダ(DiVAE)を用いたVQ-VAEアーキテクチャモデルを提案する。
我々のモデルは最先端の成果を達成し、さらに多くのフォトリアリスティックな画像を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T10:39:12Z) - Efficient Geometry-aware 3D Generative Adversarial Networks [50.68436093869381]
既存の3D GANは計算集約的であるか、3D一貫性のない近似を行う。
本研究では、3D GANの計算効率と画質をこれらの近似に頼らずに改善する。
本稿では,高解像度のマルチビュー一貫性画像だけでなく,高品質な3次元形状をリアルタイムに合成する,表現型ハイブリッド・明示型ネットワークアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-15T08:01:43Z) - A Shared Representation for Photorealistic Driving Simulators [83.5985178314263]
本稿では、識別器アーキテクチャを再考することにより、生成画像の品質を向上させることを提案する。
シーンセグメンテーションマップや人体ポーズといったセマンティックインプットによって画像が生成されるという問題に焦点が当てられている。
我々は,意味的セグメンテーション,コンテンツ再構成,および粗い粒度の逆解析を行うのに十分な情報をエンコードする,共有潜在表現を学習することを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-09T18:59:21Z) - InvGAN: Invertible GANs [88.58338626299837]
InvGANはInvertible GANの略で、高品質な生成モデルの潜在空間に実際の画像を埋め込むことに成功した。
これにより、画像のインペイント、マージ、オンラインデータ拡張を実行できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-08T21:39:00Z) - Global Context with Discrete Diffusion in Vector Quantised Modelling for
Image Generation [19.156223720614186]
ベクトル量子変分オートエンコーダと自己回帰モデルとを生成部として統合することにより、画像生成における高品質な結果が得られる。
本稿では,VQ-VAEからのコンテンツリッチな離散視覚コードブックの助けを借りて,この離散拡散モデルにより,グローバルな文脈で高忠実度画像を生成することができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T09:09:34Z) - Meta Internal Learning [88.68276505511922]
単一画像生成のための内部学習は、単一の画像に基づいて新しい画像を生成するようにジェネレータを訓練するフレームワークである。
本稿では,サンプル画像の内部統計をより効果的にモデル化するために,画像集合のトレーニングを可能にするメタラーニング手法を提案する。
以上の結果から, 得られたモデルは, 多数の共通画像アプリケーションにおいて, シングルイメージのGANと同程度に適していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-06T16:27:38Z) - Ensembling with Deep Generative Views [72.70801582346344]
生成モデルは、色やポーズの変化などの現実世界の変動を模倣する人工画像の「ビュー」を合成することができる。
そこで本研究では, 画像分類などの下流解析作業において, 実画像に適用できるかどうかを検討する。
StyleGAN2を再生増強の源として使用し、顔の属性、猫の顔、車を含む分類タスクについてこの設定を調査します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T17:58:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。