論文の概要: Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.04775v1
• Date: Tue, 12 Jan 2021 22:02:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-04 01:53:05.601134
• Title: Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis
• Title（参考訳）: 高精細画像合成のための高速安定化GAN訓練に向けて
• Authors: Bingchen Liu, Yizhe Zhu, Kunpeng Song, Ahmed Elgammal
• Abstract要約: 1024*1024解像度で優れた品質を得る軽量GAN構造を提案します。 データとコンピューティングの予算が限られている場合、私たちのモデルが最先端のstylegan2よりも優れたパフォーマンスを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.40315235087551
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training Generative Adversarial Networks (GAN) on high-fidelity images usually requires large-scale GPU-clusters and a vast number of training images. In this paper, we study the few-shot image synthesis task for GAN with minimum computing cost. We propose a light-weight GAN structure that gains superior quality on 1024*1024 resolution. Notably, the model converges from scratch with just a few hours of training on a single RTX-2080 GPU, and has a consistent performance, even with less than 100 training samples. Two technique designs constitute our work, a skip-layer channel-wise excitation module and a self-supervised discriminator trained as a feature-encoder. With thirteen datasets covering a wide variety of image domains (The datasets and code are available at: https://github.com/odegeasslbc/FastGAN-pytorch), we show our model's superior performance compared to the state-of-the-art StyleGAN2, when data and computing budget are limited.
• Abstract（参考訳）: 高忠実度画像に対するGAN(Generative Adversarial Networks)のトレーニングは通常、大規模なGPUクラスタと大量のトレーニングイメージを必要とする。 本稿では,最小計算コストでganの少数ショット画像合成タスクについて検討する。 1024*1024の解像度で優れた品質が得られる軽量gan構造を提案する。 特に、モデルは1つのRTX-2080 GPUでわずか数時間のトレーニングでゼロから収束し、100以下のトレーニングサンプルでも一貫したパフォーマンスを持つ。 機能エンコーダとして訓練されたスキップ層チャネル方向励振モジュールと自己教師付き判別器である。 さまざまなイメージドメインをカバーする13のデータセット(データセットとコードはhttps://github.com/odegeasslbc/fastgan-pytorchで利用可能)では、データとコンピューティング予算が限られている場合、最先端のstylegan2よりも優れたパフォーマンスを示しています。

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