論文の概要: Wavelet Transform-assisted Adaptive Generative Modeling for Colorization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04261v1
- Date: Fri, 9 Jul 2021 07:12:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-07-12 13:49:38.680161
- Title: Wavelet Transform-assisted Adaptive Generative Modeling for Colorization
- Title（参考訳）: Wavelet Transform-assisted Adaptive Generative Modeling for Colorization
- Authors: Jin Li, Wanyun Li, Zichen Xu, Yuhao Wang, Qiegen Liu
- Abstract要約: 本研究では,ウェーブレット領域におけるスコアベース生成モデルを利用した新しい手法を提案する。
ウェーブレット変換によるマルチスケールおよびマルチチャネル表現を利用することで,重畳されたウェーブレット係数成分から先行情報を学習する。
実験により, 提案モデルが着色品質, 特に着色性, 多様性に顕著な改善が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.814591440291652
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unsupervised deep learning has recently demonstrated the promise to produce
high-quality samples. While it has tremendous potential to promote the image
colorization task, the performance is limited owing to the manifold hypothesis
in machine learning. This study presents a novel scheme that exploiting the
score-based generative model in wavelet domain to address the issue. By taking
advantage of the multi-scale and multi-channel representation via wavelet
transform, the proposed model learns the priors from stacked wavelet
coefficient components, thus learns the image characteristics under coarse and
detail frequency spectrums jointly and effectively. Moreover, such a highly
flexible generative model without adversarial optimization can execute
colorization tasks better under dual consistency terms in wavelet domain,
namely data-consistency and structure-consistency. Specifically, in the
training phase, a set of multi-channel tensors consisting of wavelet
coefficients are used as the input to train the network by denoising score
matching. In the test phase, samples are iteratively generated via annealed
Langevin dynamics with data and structure consistencies. Experiments
demonstrated remarkable improvements of the proposed model on colorization
quality, particularly on colorization robustness and diversity.
- Abstract（参考訳）: 教師なしのディープラーニングは、最近高品質なサンプルを生成するという約束を実証した。
画像の着色タスクを促進する可能性は非常に高いが、機械学習における多様体仮説により性能は限られている。
本研究では,ウェーブレット領域におけるスコアベース生成モデルを利用した新しい手法を提案する。
ウェーブレット変換によるマルチスケール・マルチチャネル表現を利用して,重畳されたウェーブレット係数成分から先行成分を学習し,粗い周波数スペクトルと詳細周波数スペクトルを併用して画像特性を学習する。
さらに、逆最適化のない高フレキシブルな生成モデルは、ウェーブレット領域における二重整合項、すなわちデータ一貫性と構造整合性の下で、より優れた色付けタスクを実行することができる。
具体的には、トレーニングフェーズにおいて、ウェーブレット係数からなるマルチチャネルテンソルのセットを入力として、スコアマッチングを識別してネットワークをトレーニングする。
テストフェーズでは、サンプルはデータと構造からなるアニールランジュバンダイナミクスを介して反復的に生成される。
実験により, 提案モデルが着色品質, 特に着色性, 多様性に顕著な改善が認められた。
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