論文の概要: SWAGAN: A Style-based Wavelet-driven Generative Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06108v1
• Date: Thu, 11 Feb 2021 16:43:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-12 18:29:19.658111
• Title: SWAGAN: A Style-based Wavelet-driven Generative Model
• Title（参考訳）: SWAGAN: スタイルベースのウェーブレット駆動生成モデル
• Authors: Rinon Gal, Dana Cohen, Amit Bermano, Daniel Cohen-Or
• Abstract要約: Style and WAvelet based GAN (SWAGAN) は周波数領域のプログレッシブ生成を実装している。 SWAGANは、ジェネレータと識別器アーキテクチャ全体を通してウェーブレットを組み込み、各ステップで周波数対応の潜在表現を強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.31551926562387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, considerable progress has been made in the visual quality of Generative Adversarial Networks (GANs). Even so, these networks still suffer from degradation in quality for high-frequency content, stemming from a spectrally biased architecture, and similarly unfavorable loss functions. To address this issue, we present a novel general-purpose Style and WAvelet based GAN (SWAGAN) that implements progressive generation in the frequency domain. SWAGAN incorporates wavelets throughout its generator and discriminator architectures, enforcing a frequency-aware latent representation at every step of the way. This approach yields enhancements in the visual quality of the generated images, and considerably increases computational performance. We demonstrate the advantage of our method by integrating it into the SyleGAN2 framework, and verifying that content generation in the wavelet domain leads to higher quality images with more realistic high-frequency content. Furthermore, we verify that our model's latent space retains the qualities that allow StyleGAN to serve as a basis for a multitude of editing tasks, and show that our frequency-aware approach also induces improved downstream visual quality.
• Abstract（参考訳）: 近年、GAN(Generative Adversarial Networks)の視覚的品質に大きな進歩を遂げています。 それでもこれらのネットワークは、スペクトル偏りのあるアーキテクチャと同様に不利な損失関数に起因する高周波コンテンツの品質低下に苦しんでいる。 そこで本研究では,周波数領域におけるプログレッシブ生成を実現する汎用スタイルとWAVEletベースのGAN(SWAGAN)を提案する。 SWAGANは、ジェネレータと識別器アーキテクチャ全体を通してウェーブレットを組み込み、各ステップで周波数対応の潜在表現を強制する。 このアプローチにより、生成した画像の視覚的品質が向上し、計算性能が大幅に向上する。 本手法は,SyleGAN2フレームワークに統合し,ウェーブレット領域におけるコンテンツ生成により,よりリアルな高周波数コンテンツによる高品質な画像が得られることを示す。 さらに,我々のモデルの潜在空間がスタイルガンを編集作業の基礎として機能させる品質を維持していることを検証し,周波数認識アプローチが下流の視覚品質の向上をももたらしていることを示す。

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