論文の概要: NeurInt : Learning to Interpolate through Neural ODEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04123v1
• Date: Sun, 7 Nov 2021 16:31:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 05:15:38.557853
• Title: NeurInt : Learning to Interpolate through Neural ODEs
• Title（参考訳）: NeurInt : ニューラルネットワークによる補間学習
• Authors: Avinandan Bose, Aniket Das, Yatin Dandi, Piyush Rai
• Abstract要約: 本稿では,2つの画像間の軌跡分布を学習する新しい生成モデルを提案する。 提案手法の有効性を示すとともに,画像の品質向上と,実画像と対象画像の任意のペアに対して,スムーズな軌道上の多様な分布を学習する能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.104328632453676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A wide range of applications require learning image generation models whose latent space effectively captures the high-level factors of variation present in the data distribution. The extent to which a model represents such variations through its latent space can be judged by its ability to interpolate between images smoothly. However, most generative models mapping a fixed prior to the generated images lead to interpolation trajectories lacking smoothness and containing images of reduced quality. In this work, we propose a novel generative model that learns a flexible non-parametric prior over interpolation trajectories, conditioned on a pair of source and target images. Instead of relying on deterministic interpolation methods (such as linear or spherical interpolation in latent space), we devise a framework that learns a distribution of trajectories between two given images using Latent Second-Order Neural Ordinary Differential Equations. Through a hybrid combination of reconstruction and adversarial losses, the generator is trained to map the sampled points from these trajectories to sequences of realistic images that smoothly transition from the source to the target image. Through comprehensive qualitative and quantitative experiments, we demonstrate our approach's effectiveness in generating images of improved quality as well as its ability to learn a diverse distribution over smooth interpolation trajectories for any pair of real source and target images.
• Abstract（参考訳）: 幅広いアプリケーションでは、潜在空間がデータ分布に存在する変動の高レベルな要素を効果的に捉えている画像生成モデルを学習する必要がある。 モデルがその潜在空間を通してそのようなバリエーションを表現する範囲は、画像間の補間をスムーズに行う能力によって判断できる。 しかし、生成した画像に固定された画像をマッピングするほとんどの生成モデルは、滑らかさに欠け、画質の低下した画像を含む補間軌道につながる。 本研究では,一対のソースとターゲット画像に条件付けされた補間軌道上のフレキシブルな非パラメトリック事前学習モデルを提案する。 決定論的補間法(潜在空間における線形補間や球面補間など)に頼る代わりに、潜在二階神経常微分方程式を用いて2つの画像間の軌跡分布を学習する枠組みを考案する。 リコンストラクションと敵対的損失のハイブリッドにより、ジェネレータはこれらの軌道からサンプリングされた点を、ソースからターゲット画像へスムーズに遷移する現実的な画像のシーケンスにマッピングするように訓練される。 総合的な質的および定量的な実験を通じて、改良された画質の画像を生成するためのアプローチの有効性と、任意の実画像と対象画像に対する滑らかな補間軌道上の多様な分布を学習する能力を示す。

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