論文の概要: Exploring Generative Adversarial Networks for Text-to-Image Generation with Evolution Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02907v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 18:28:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-08 13:34:28.036542
• Title: Exploring Generative Adversarial Networks for Text-to-Image Generation with Evolution Strategies
• Title（参考訳）: 進化戦略を用いたテキスト・画像生成のための生成逆ネットワークの探索
• Authors: Victor Costa, Nuno Louren\c{c}o, Jo\~ao Correia, Penousal Machado
• Abstract要約: いくつかの方法は、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークのような事前訓練されたモデルに依存し、生成モデルの潜在空間を探索する。 本稿では,共分散行列適応進化戦略を用いて生成逆数ネットワークの潜伏空間を探索する。 本手法は, 勾配に基づく手法と進化的手法を組み合わせ, 結果の質を生かした手法であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4588028371034407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of generative models, text-to-image generation achieved impressive results in recent years. Models using different approaches were proposed and trained in huge datasets of pairs of texts and images. However, some methods rely on pre-trained models such as Generative Adversarial Networks, searching through the latent space of the generative model by using a gradient-based approach to update the latent vector, relying on loss functions such as the cosine similarity. In this work, we follow a different direction by proposing the use of Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy to explore the latent space of Generative Adversarial Networks. We compare this approach to the one using Adam and a hybrid strategy. We design an experimental study to compare the three approaches using different text inputs for image generation by adapting an evaluation method based on the projection of the resulting samples into a two-dimensional grid to inspect the diversity of the distributions. The results evidence that the evolutionary method achieves more diversity in the generation of samples, exploring different regions of the resulting grids. Besides, we show that the hybrid method combines the explored areas of the gradient-based and evolutionary approaches, leveraging the quality of the results.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルでは, 近年, テキスト・画像生成が顕著な成果を上げている。 異なるアプローチを用いたモデルが提案され、テキストと画像のペアの巨大なデータセットでトレーニングされた。 しかし、いくつかの方法は、生成逆ネットワークのような事前学習されたモデルに依存し、コサイン類似性のような損失関数に依存する潜在ベクトルを更新するために勾配に基づくアプローチを用いて生成モデルの潜在空間を探索する。 本研究では,共分散行列適応進化戦略(covariance matrix adaptation evolution strategy)を用いて,生成型逆ネットワークの潜在空間を探索する手法を提案する。 我々はこのアプローチをAdamとハイブリッド戦略を使ったアプローチと比較する。 本研究では,画像生成のための異なるテキスト入力を用いた3つの手法を比較し,得られたサンプルの投影に基づく評価手法を2次元グリッドに適応させ,分布の多様性を検証した。 結果は、進化的手法がサンプルの生成においてより多様性を達成し、結果として得られる格子の異なる領域を探索することを示す。 さらに, このハイブリッド手法は, グラデーションベースと進化的アプローチの探索領域を組み合わせることで, 結果の質を活用できることを示した。

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