論文の概要: PAGER: Progressive Attribute-Guided Extendable Robust Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00162v1
• Date: Wed, 1 Jun 2022 00:35:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-02 15:51:29.837630
• Title: PAGER: Progressive Attribute-Guided Extendable Robust Image Generation
• Title（参考訳）: PAGER:プログレッシブな属性ガイド付き拡張可能なロバスト画像生成
• Authors: Zohreh Azizi and C.-C. Jay Kuo
• Abstract要約: 本研究は,連続的部分空間学習(SSL)に基づく生成的モデリング手法を提案する。 文献のほとんどの生成モデルとは異なり,本手法では,基盤となるソース分布の解析や画像の合成にはニューラルネットワークを使用しない。 プログレッシブ誘導伸縮性画像生成(R)モデルと呼ばれるこの手法は、数学的透明性、プログレッシブコンテンツ生成、トレーニング時間の短縮、トレーニングサンプルの少ないロバストパフォーマンス、条件付き画像生成への拡張性に利点がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.484332924924914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents a generative modeling approach based on successive subspace learning (SSL). Unlike most generative models in the literature, our method does not utilize neural networks to analyze the underlying source distribution and synthesize images. The resulting method, called the progressive attribute-guided extendable robust image generative (PAGER) model, has advantages in mathematical transparency, progressive content generation, lower training time, robust performance with fewer training samples, and extendibility to conditional image generation. PAGER consists of three modules: core generator, resolution enhancer, and quality booster. The core generator learns the distribution of low-resolution images and performs unconditional image generation. The resolution enhancer increases image resolution via conditional generation. Finally, the quality booster adds finer details to generated images. Extensive experiments on MNIST, Fashion-MNIST, and CelebA datasets are conducted to demonstrate generative performance of PAGER.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,連続的部分空間学習(SSL)に基づく生成モデリング手法を提案する。 文献のほとんどの生成モデルとは異なり,本手法では,基盤となるソース分布の解析や画像の合成にはニューラルネットワークを使用しない。 得られた手法はプログレッシブ属性誘導拡張性画像生成(PAGER)モデルと呼ばれ、数学的透明性、プログレッシブコンテンツ生成、トレーニング時間の短縮、トレーニングサンプルの少ないロバストパフォーマンス、条件付き画像生成への拡張性に利点がある。 PAGERはコアジェネレータ、解像度向上器、品質向上器の3つのモジュールで構成されている。 コアジェネレータは、低解像度画像の分布を学習し、無条件画像生成を行う。 解像度エンハンサーは条件付き生成により画像解像度を増加させる。 最後に、クオリティブースターは生成された画像に細部を付加する。 PAGERの生成性能を示すために,MNIST,Fashion-MNIST,CelebAデータセットの大規模な実験を行った。

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