論文の概要: SPI-GAN: Denoising Diffusion GANs with Straight-Path Interpolations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14464v3
• Date: Thu, 14 Mar 2024 05:28:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-16 03:23:03.761751
• Title: SPI-GAN: Denoising Diffusion GANs with Straight-Path Interpolations
• Title（参考訳）: SPI-GAN:直線パス補間による拡散GANのノイズ化
• Authors: Jinsung Jeon, Noseong Park,
• Abstract要約: 本稿では,SPI-GAN(SPI-GAN)と呼ばれる改良されたGANに基づくデノナイズ手法を提案する。 SPI-GANは、CIFAR-10とCelebA-HQ-256のサンプリング品質、多様性、時間の中で最もバランスのとれたモデルの1つである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.487728842037935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Score-based generative models (SGMs) show the state-of-the-art sampling quality and diversity. However, their training/sampling complexity is notoriously high due to the highly complicated forward/reverse processes, so they are not suitable for resource-limited settings. To solving this problem, learning a simpler process is gathering much attention currently. We present an enhanced GAN-based denoising method, called SPI-GAN, using our proposed straight-path interpolation definition. To this end, we propose a GAN architecture i) denoising through the straight-path and ii) characterized by a continuous mapping neural network for imitating the denoising path. This approach drastically reduces the sampling time while achieving as high sampling quality and diversity as SGMs. As a result, SPI-GAN is one of the best-balanced models among the sampling quality, diversity, and time for CIFAR-10, and CelebA-HQ-256.
• Abstract（参考訳）: スコアベース生成モデル(SGM)は、最先端のサンプリング品質と多様性を示している。 しかし、そのトレーニング/サンプリングの複雑さは、非常に複雑なフォワード/リバースプロセスのために悪名高いため、リソース制限の設定には適さない。 この問題を解決するために、より単純なプロセスを学ぶことが、現在多くの注目を集めています。 我々は,提案した直線パス補間定義を用いて,SPI-GAN(SPI-GAN)と呼ばれる拡張されたGANに基づく分極法を提案する。 この目的のために,我々はGANアーキテクチャを提案する。 一 進路をなだめること、及び 二 妄想経路を模倣するための連続的なマッピングニューラルネットワークにより特徴づけられること。 このアプローチは、サンプリング時間を大幅に短縮し、SGMと同じくらい高いサンプリング品質と多様性を実現する。 その結果、SPI-GANはCIFAR-10とCelebA-HQ-256のサンプリング品質、多様性、時間の中で最もバランスのとれたモデルの1つである。

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