論文の概要: Realistic galaxy image simulation via score-based generative models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01713v1
- Date: Tue, 2 Nov 2021 16:27:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-03 16:05:34.761119
- Title: Realistic galaxy image simulation via score-based generative models
- Title（参考訳）: スコアベース生成モデルによるリアル銀河画像シミュレーション
- Authors: Michael J. Smith (Hertfordshire), James E. Geach, Ryan A. Jackson,
Nikhil Arora, Connor Stone, St\'ephane Courteau
- Abstract要約: 本研究では,銀河の観測を模倣した現実的かつ偽のイメージを生成するために,スコアベースの生成モデルが利用できることを示す。
主観的には、生成された銀河は実際のデータセットのサンプルと比較すると非常に現実的である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We show that a Denoising Diffusion Probabalistic Model (DDPM), a class of
score-based generative model, can be used to produce realistic yet fake images
that mimic observations of galaxies. Our method is tested with Dark Energy
Spectroscopic Instrument grz imaging of galaxies from the Photometry and
Rotation curve OBservations from Extragalactic Surveys (PROBES) sample and
galaxies selected from the Sloan Digital Sky Survey. Subjectively, the
generated galaxies are highly realistic when compared with samples from the
real dataset. We quantify the similarity by borrowing from the deep generative
learning literature, using the `Fr\'echet Inception Distance' to test for
subjective and morphological similarity. We also introduce the `Synthetic
Galaxy Distance' metric to compare the emergent physical properties (such as
total magnitude, colour and half light radius) of a ground truth parent and
synthesised child dataset. We argue that the DDPM approach produces sharper and
more realistic images than other generative methods such as Adversarial
Networks (with the downside of more costly inference), and could be used to
produce large samples of synthetic observations tailored to a specific imaging
survey. We demonstrate two potential uses of the DDPM: (1) accurate in-painting
of occluded data, such as satellite trails, and (2) domain transfer, where new
input images can be processed to mimic the properties of the DDPM training set.
Here we `DESI-fy' cartoon images as a proof of concept for domain transfer.
Finally, we suggest potential applications for score-based approaches that
could motivate further research on this topic within the astronomical
community.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,銀河の観測を模倣した現実的かつ偽のイメージを生成するために,スコアベース生成モデルのクラスであるDenoising Diffusion Probabalistic Model (DDPM)が利用できることを示す。
本手法は,銀河系外調査(probes)試料とsloan digital sky surveyから選択した銀河の光度および回転曲線観測から,暗エネルギー分光器grzイメージングを用いて検証した。
主観的には、生成された銀河は実際のデータセットのサンプルと比較すると非常に現実的である。
本研究では,「Fr\'echet Inception Distance」を用いて,深層学習文献からの借用により類似性を定量化し,主観的および形態的類似性を検証した。
また,「合成ギャラクシーディスタンス(Synthetic Galaxy Distance)」測定基準を導入し,基本真理親と合成子データセットの創発的物理的特性(総等級,色,半光半径など)を比較した。
ddpmアプローチは、逆ネットワークのような他の生成的手法よりもシャープでリアルな画像を生成し(よりコストのかかる推論の欠点がある)、特定の画像調査に合わせた大規模な合成観察のサンプルを生成するのに使うことができる。
DDPMの2つの潜在的な用途として、(1)衛星軌道などの隠蔽データの正確なインペイント、(2)ドメイン転送、(2)新しい入力画像を処理してDDPMトレーニングセットの特性を模倣する。
ここではドメイン転送の概念実証として「DESI-fy」の漫画画像について述べる。
最後に、天文学コミュニティにおけるこのトピックに関するさらなる研究の動機となるスコアベースのアプローチへの潜在的な応用を提案する。
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