Fugu-MT 論文翻訳(概要): MobileStyleGAN: A Lightweight Convolutional Neural Network for High-Fidelity Image Synthesis

論文の概要: MobileStyleGAN: A Lightweight Convolutional Neural Network for High-Fidelity Image Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04767v1
Date: Sat, 10 Apr 2021 13:46:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-16 04:16:31.738278
Title: MobileStyleGAN: A Lightweight Convolutional Neural Network for High-Fidelity Image Synthesis
Title（参考訳）: MobileStyleGAN:高忠実画像合成のための軽量畳み込みニューラルネットワーク
Authors: Sergei Belousov
Abstract要約: スタイルベース生成モデルの性能最適化に着目する。パラメータがx3.5少ないMobileStyleGANアーキテクチャを導入し、StyleGAN2よりも計算量がx9.5少ない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, the use of Generative Adversarial Networks (GANs) has become very popular in generative image modeling. While style-based GAN architectures yield state-of-the-art results in high-fidelity image synthesis, computationally, they are highly complex. In our work, we focus on the performance optimization of style-based generative models. We analyze the most computationally hard parts of StyleGAN2, and propose changes in the generator network to make it possible to deploy style-based generative networks in the edge devices. We introduce MobileStyleGAN architecture, which has x3.5 fewer parameters and is x9.5 less computationally complex than StyleGAN2, while providing comparable quality.
Abstract（参考訳）: 近年、GAN(Generative Adversarial Networks)の利用は、生成画像モデリングにおいて非常に人気がある。スタイルベースのganアーキテクチャは最先端の画像合成をもたらすが、計算上は非常に複雑である。本研究では,スタイルベース生成モデルの性能最適化に焦点をあてる。そこで我々は,StyleGAN2の最も計算の難しい部分を解析し,エッジデバイスにスタイルベースの生成ネットワークをデプロイ可能にするジェネレータネットワークの変更を提案する。パラメータがx3.5少ないMobileStyleGANアーキテクチャを導入し、StyleGAN2よりも計算的に複雑で、同等の品質を提供する。

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