論文の概要: Audio-to-Image Cross-Modal Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13354v1
• Date: Mon, 27 Sep 2021 21:25:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 05:11:10.324401
• Title: Audio-to-Image Cross-Modal Generation
• Title（参考訳）: オーディオから画像へのクロスモーダル生成
• Authors: Maciej \.Zelaszczyk and Jacek Ma\'ndziuk
• Abstract要約: クロスモーダル表現学習は、異なるモーダルからの情報を1つの表現に統合することができる。 オーディオデータから画像アーキタイプを再構成するために、可変オートエンコーダ(VAE)を訓練する。 その結果, 生成した画像が相対的に不整合(多様性)である場合でも, 適切な画像分類に欠かせない特徴が保存されていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-modal representation learning allows to integrate information from different modalities into one representation. At the same time, research on generative models tends to focus on the visual domain with less emphasis on other domains, such as audio or text, potentially missing the benefits of shared representations. Studies successfully linking more than one modality in the generative setting are rare. In this context, we verify the possibility to train variational autoencoders (VAEs) to reconstruct image archetypes from audio data. Specifically, we consider VAEs in an adversarial training framework in order to ensure more variability in the generated data and find that there is a trade-off between the consistency and diversity of the generated images - this trade-off can be governed by scaling the reconstruction loss up or down, respectively. Our results further suggest that even in the case when the generated images are relatively inconsistent (diverse), features that are critical for proper image classification are preserved.
• Abstract（参考訳）: クロスモーダル表現学習は、異なるモダリティからの情報を一つの表現に統合することができる。 同時に、生成モデルの研究は、音声やテキストといった他の領域に重点を置き、共有表現の利点を欠く可能性のある、視覚領域に焦点を当てる傾向がある。 生成環境で複数のモダリティをうまくリンクする研究は稀である。 この文脈では、オーディオデータから画像アーチタイプを再構成するための変分オートエンコーダ(VAE)を訓練する可能性を検証する。 具体的には、生成したデータにより多くのばらつきを確保するために、対戦型トレーニングフレームワークにおいてVAEを考慮し、生成した画像の一貫性と多様性の間にトレードオフがあることを確認し、このトレードオフは、それぞれ再構成損失をスケールアップまたはダウンすることで管理できる。 また, 生成画像が比較的一貫性のない(逆)場合においても, 適切な画像分類に不可欠な特徴が保存されていることが示唆された。

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