論文の概要: The Image Local Autoregressive Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02514v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 14:33:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 20:15:35.317924
• Title: The Image Local Autoregressive Transformer
• Title（参考訳）: 画像局所自己回帰変換器
• Authors: Chenjie Cao, Yuxin Hong, Xiang Li, Chengrong Wang, Chengming Xu, XiangYang Xue, Yanwei Fu
• Abstract要約: 画像局所自己回帰変換器(iLAT)を提案する。 我々のiLATは、注目マスクと畳み込み機構の局所自己回帰変換器(LA)により、新しい局所離散表現を学習する。 iLATは、ポーズ誘導人物画像合成や顔編集など、様々な局所誘導画像合成に基づいて評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.26219681948945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, AutoRegressive (AR) models for the whole image generation empowered by transformers have achieved comparable or even better performance to Generative Adversarial Networks (GANs). Unfortunately, directly applying such AR models to edit/change local image regions, may suffer from the problems of missing global information, slow inference speed, and information leakage of local guidance. To address these limitations, we propose a novel model -- image Local Autoregressive Transformer (iLAT), to better facilitate the locally guided image synthesis. Our iLAT learns the novel local discrete representations, by the newly proposed local autoregressive (LA) transformer of the attention mask and convolution mechanism. Thus iLAT can efficiently synthesize the local image regions by key guidance information. Our iLAT is evaluated on various locally guided image syntheses, such as pose-guided person image synthesis and face editing. Both the quantitative and qualitative results show the efficacy of our model.
• Abstract（参考訳）: 近年、トランスフォーマーによってパワーアップされた画像生成全体のAutoRegressive(AR)モデルは、GAN(Generative Adversarial Networks)と同等あるいはそれ以上のパフォーマンスを達成した。 残念ながら、そのようなARモデルをローカル画像領域の編集/変更に直接適用することは、グローバルな情報の欠如、推論速度の遅さ、ローカルガイダンスの情報漏洩といった問題に悩まされる可能性がある。 これらの制約に対処するため,我々は,局所的に誘導される画像合成をより容易にするための新しいモデルであるイメージ・ローカル自己回帰トランスフォーマ(ilat)を提案する。 我々のiLATは、注目マスクと畳み込み機構の局所自己回帰変換器(LA)により、新しい局所離散表現を学習する。 これにより、キーガイダンス情報により局所画像領域を効率的に合成することができる。 iLATは、ポーズ誘導人物画像合成や顔編集など、様々な局所誘導画像合成に基づいて評価される。 定量的および質的結果から,本モデルの有効性が示された。

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