論文の概要: Improving Text-to-Image Synthesis Using Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02423v1
• Date: Tue, 6 Jul 2021 06:43:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-07 23:33:30.224681
• Title: Improving Text-to-Image Synthesis Using Contrastive Learning
• Title（参考訳）: コントラスト学習によるテキスト・画像合成の改善
• Authors: Hui Ye, Xiulong Yang, Martin Takac, Rajshekhar Sunderraman, Shihao Ji
• Abstract要約: 本稿では,合成画像の品質向上とセマンティック一貫性向上のための対照的な学習手法を提案する。 CUBとCOCOのデータセットを用いた2つの一般的なテキスト・画像合成モデルであるAttnGANとDM-GANに対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.850820365312369
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of text-to-image synthesis is to generate a visually realistic image that matches a given text description. In practice, the captions annotated by humans for the same image have large variance in terms of contents and the choice of words. The linguistic discrepancy between the captions of the identical image leads to the synthetic images deviating from the ground truth. To address this issue, we propose a contrastive learning approach to improve the quality and enhance the semantic consistency of synthetic images. In the pre-training stage, we utilize the contrastive learning approach to learn the consistent textual representations for the captions corresponding to the same image. Furthermore, in the following stage of GAN training, we employ the contrastive learning method to enhance the consistency between the generated images from the captions related to the same image. We evaluate our approach over two popular text-to-image synthesis models, AttnGAN and DM-GAN, on datasets CUB and COCO, respectively. Experimental results have shown that our approach can effectively improve the quality of synthetic images in terms of three metrics: IS, FID and R-precision. Especially, on the challenging COCO dataset, our approach boosts the FID significantly by 29.60% over AttnGAn and by 21.96% over DM-GAN.
• Abstract（参考訳）: テキスト対画像合成の目標は、所定のテキスト記述にマッチする視覚的な画像を生成することである。 実際には、同じ画像に対して人間が注釈を付けるキャプションは、内容と単語の選択の点で大きなばらつきがある。 同一画像の字幕間の言語的な相違は、基礎的な真実から逸脱した合成画像につながる。 そこで本研究では,合成画像の品質向上とセマンティック一貫性向上のためのコントラスト学習手法を提案する。 事前学習段階では、コントラスト学習アプローチを用いて、同じ画像に対応するキャプションに対する一貫したテキスト表現を学習する。 さらに、GANトレーニングの次の段階において、同一画像に関連するキャプションから生成された画像間の一貫性を高めるために、コントラスト学習法を用いる。 CUBとCOCOのデータセット上で,2つの一般的なテキスト・画像合成モデルであるAttnGANとDM-GANに対するアプローチを評価した。 実験の結果,IS,FID,R-精度の3つの指標を用いて,合成画像の品質を効果的に向上できることがわかった。 特に、挑戦的なCOCOデータセットでは、我々のアプローチは、AttnGAnよりも29.60%、DM-GANより21.96%、FIDを著しく向上させる。

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