論文の概要: Intermediate Layer Optimization for Inverse Problems using Deep Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07364v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 06:52:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:37:13.841773
• Title: Intermediate Layer Optimization for Inverse Problems using Deep Generative Models
• Title（参考訳）: ディープジェネラティブモデルを用いた逆問題の中間層最適化
• Authors: Giannis Daras, Joseph Dean, Ajil Jalal, Alexandros G. Dimakis
• Abstract要約: ILOは、深層生成モデルを用いて逆問題を解決するための新しい最適化アルゴリズムである。 提案手法は,StyleGAN-2 や PULSE で導入した最先端手法よりも幅広い逆問題に対して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.29330440222199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose Intermediate Layer Optimization (ILO), a novel optimization algorithm for solving inverse problems with deep generative models. Instead of optimizing only over the initial latent code, we progressively change the input layer obtaining successively more expressive generators. To explore the higher dimensional spaces, our method searches for latent codes that lie within a small $l_1$ ball around the manifold induced by the previous layer. Our theoretical analysis shows that by keeping the radius of the ball relatively small, we can improve the established error bound for compressed sensing with deep generative models. We empirically show that our approach outperforms state-of-the-art methods introduced in StyleGAN-2 and PULSE for a wide range of inverse problems including inpainting, denoising, super-resolution and compressed sensing.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルを用いた逆問題を解くための新しい最適化アルゴリズムである中間層最適化(ILO)を提案する。 初期潜在コードのみを最適化するのではなく、徐々に入力層を変更し、より表現力のあるジェネレータを得る。 高次元空間を探索するために、前層によって誘導される多様体の周りの小さな$l_1$球内にある潜在符号を探索する。 理論解析により、球の半径を比較的小さく抑えることで、深層生成モデルによる圧縮センシングの既成誤差を改善できることが示された。 提案手法は, インペイント, デノナイジング, 超高分解能, 圧縮センシングなど, 幅広い逆問題に対して, StyleGAN-2 と PULSE で導入した最先端手法よりも優れていることを示す。

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