論文の概要: One-Shot GAN: Learning to Generate Samples from Single Images and Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13389v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 17:59:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 14:11:02.735471
• Title: One-Shot GAN: Learning to Generate Samples from Single Images and Videos
• Title（参考訳）: One-Shot GAN: 単一画像とビデオからサンプルを生成する学習
• Authors: Vadim Sushko, Juergen Gall, Anna Khoreva
• Abstract要約: 1つのトレーニング画像や1つのビデオクリップからサンプルを生成することを学ぶことができる無条件生成モデルであるOne-Shot GANを導入する。 従来のシングルイメージGANモデルと比較して、One-Shot GANは単一の画像設定に制限されることなく、より多様で高品質の画像を生成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.131955417610655
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given a large number of training samples, GANs can achieve remarkable performance for the image synthesis task. However, training GANs in extremely low-data regimes remains a challenge, as overfitting often occurs, leading to memorization or training divergence. In this work, we introduce One-Shot GAN, an unconditional generative model that can learn to generate samples from a single training image or a single video clip. We propose a two-branch discriminator architecture, with content and layout branches designed to judge internal content and scene layout realism separately from each other. This allows synthesis of visually plausible, novel compositions of a scene, with varying content and layout, while preserving the context of the original sample. Compared to previous single-image GAN models, One-Shot GAN generates more diverse, higher quality images, while also not being restricted to a single image setting. We show that our model successfully deals with other one-shot regimes, and introduce a new task of learning generative models from a single video.
• Abstract（参考訳）: 多数のトレーニングサンプルが与えられた場合、ganは画像合成タスクにおいて顕著な性能を達成できる。 しかし、極めて低いデータ体制下でのGANのトレーニングは、過度に適合することが多く、記憶や訓練のばらつきにつながるため、依然として課題である。 本研究では,1つのトレーニング画像や1つのビデオクリップからサンプルを生成することを学習できる無条件生成モデルであるOne-Shot GANを紹介する。 本稿では、内部コンテンツとシーンレイアウトのリアリズムを別々に判断するために、コンテンツとレイアウトの分岐を持つ2分岐判別器アーキテクチャを提案する。 これにより、元のサンプルのコンテキストを保ちながら、内容やレイアウトの異なる、視覚的に可視で斬新なシーンの合成が可能になる。 以前のシングルイメージのGANモデルと比較すると、One-Shot GANはより多彩で高品質な画像を生成する一方で、単一の画像設定に制限されない。 このモデルが他のワンショットレジームとうまく対応できることを示し,1つのビデオから生成モデルを学ぶ新しいタスクを導入する。

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