論文の概要: DynaST: Dynamic Sparse Transformer for Exemplar-Guided Image Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06124v3
- Date: Mon, 27 Mar 2023 07:55:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 03:02:47.399082
- Title: DynaST: Dynamic Sparse Transformer for Exemplar-Guided Image Generation
- Title（参考訳）: DynaST:Exemplar-Guided Image Generationのための動的スパース変換器
- Authors: Songhua Liu, Jingwen Ye, Sucheng Ren, Xinchao Wang
- Abstract要約: 本稿では,動的スパースアテンションに基づくトランスフォーマーモデルを提案する。
このアプローチの核心は、ある位置がフォーカスすべき最適なトークン数の変化をカバーすることに特化した、新しいダイナミックアテンションユニットです。
3つの応用、ポーズ誘導型人物画像生成、エッジベース顔合成、歪みのない画像スタイル転送の実験により、DynaSTは局所的な詳細において優れた性能を発揮することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.514462874501675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: One key challenge of exemplar-guided image generation lies in establishing
fine-grained correspondences between input and guided images. Prior approaches,
despite the promising results, have relied on either estimating dense attention
to compute per-point matching, which is limited to only coarse scales due to
the quadratic memory cost, or fixing the number of correspondences to achieve
linear complexity, which lacks flexibility. In this paper, we propose a dynamic
sparse attention based Transformer model, termed Dynamic Sparse Transformer
(DynaST), to achieve fine-level matching with favorable efficiency. The heart
of our approach is a novel dynamic-attention unit, dedicated to covering the
variation on the optimal number of tokens one position should focus on.
Specifically, DynaST leverages the multi-layer nature of Transformer structure,
and performs the dynamic attention scheme in a cascaded manner to refine
matching results and synthesize visually-pleasing outputs. In addition, we
introduce a unified training objective for DynaST, making it a versatile
reference-based image translation framework for both supervised and
unsupervised scenarios. Extensive experiments on three applications,
pose-guided person image generation, edge-based face synthesis, and undistorted
image style transfer, demonstrate that DynaST achieves superior performance in
local details, outperforming the state of the art while reducing the
computational cost significantly. Our code is available at
https://github.com/Huage001/DynaST
- Abstract（参考訳）: exemplar-guided image生成の重要な課題は、入力画像とガイド画像の間の細かな対応を確立することである。
従来のアプローチでは、期待された結果にもかかわらず、2次メモリコストによる粗いスケールに制限されるポイント毎のマッチング計算に注意を集中させるか、線形複雑性を達成するために対応数を修正するかのいずれかに頼っていた。
本稿では,動的スパーストランスフォーマー(dynamic sparse transformer,dynast)と呼ばれる動的スパースアテンションに基づくトランスフォーマーモデルを提案する。
このアプローチの核心は、ある位置がフォーカスすべき最適なトークン数の変化をカバーすることに特化した、新しいダイナミックアテンションユニットです。
具体的には、DynaSTはトランスフォーマー構造の多層特性を活用し、動的アテンションスキームをカスケード方式で実行し、マッチング結果を洗練し、視覚的に供給する出力を合成する。
さらに,dynastの統一的な学習目標を導入し,教師なしシナリオと教師なしシナリオの両方に対して,汎用的な参照ベースの画像翻訳フレームワークを提供する。
ポーズガイド付き人物画像生成、エッジベース顔合成、および画像スタイル転送の3つの応用に関する広範囲な実験は、dynastが局所的詳細において優れた性能を達成し、計算コストを大幅に削減しながら、芸術の状態を上回っていることを証明している。
私たちのコードはhttps://github.com/Huage001/DynaSTで利用可能です。
関連論文リスト
- Scalable Visual State Space Model with Fractal Scanning [16.077348474371547]
State Space Models (SSM) はTransformerモデルの効率的な代替品として登場した。
本稿では, フラクタル走査曲線を用いたパッチシリアライゼーションを提案する。
画像分類,検出,セグメンテーションタスクにおいて,本手法の有効性を検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-23T12:12:11Z) - DynaSeg: A Deep Dynamic Fusion Method for Unsupervised Image Segmentation Incorporating Feature Similarity and Spatial Continuity [0.5755004576310334]
我々は、革新的な教師なしイメージセグメンテーションアプローチであるDynaSegを紹介する。
従来の方法とは異なり、ダイナセグは動的重み付け方式を採用している。
画像の特徴に柔軟に対応し、他のセグメンテーションネットワークとの統合を容易にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-09T00:30:45Z) - Hyper-VolTran: Fast and Generalizable One-Shot Image to 3D Object
Structure via HyperNetworks [53.67497327319569]
画像から3Dまでを1つの視点から解く新しいニューラルレンダリング手法を提案する。
提案手法では, 符号付き距離関数を表面表現として使用し, 幾何エンコードボリュームとハイパーネットワークスによる一般化可能な事前処理を取り入れた。
本実験は,一貫した結果と高速な生成による提案手法の利点を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-24T08:42:37Z) - Corner-to-Center Long-range Context Model for Efficient Learned Image
Compression [70.0411436929495]
学習された画像圧縮のフレームワークでは、コンテキストモデルは潜在表現間の依存関係をキャプチャする上で重要な役割を果たす。
本研究では,textbfCorner-to-Center 変換器を用いたコンテキストモデル (C$3$M) を提案する。
また,解析および合成変換における受容場を拡大するために,エンコーダ/デコーダのLong-range Crossing Attention Module (LCAM) を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-29T21:40:28Z) - Alignment-free HDR Deghosting with Semantics Consistent Transformer [76.91669741684173]
高ダイナミックレンジイメージングは、複数の低ダイナミックレンジ入力から情報を取得し、リアルな出力を生成することを目的としている。
既存の手法では、前景やカメラの動きによって引き起こされる入力フレーム間の空間的ずれに焦点を当てることが多い。
本研究では,SCTNet(Semantics Consistent Transformer)を用いたアライメントフリーネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-29T15:03:23Z) - Dyna-DepthFormer: Multi-frame Transformer for Self-Supervised Depth
Estimation in Dynamic Scenes [19.810725397641406]
シーン深度と3次元運動場を協調的に予測する新しいDyna-Depthformerフレームワークを提案する。
まず,多視点の相関を一連の自己・横断的層を通じて活用し,深度特徴表現の強化を図る。
第2に,動的物体の運動場をセマンティック・プレセプションを使わずに推定するワーピングに基づく運動ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T09:43:23Z) - XCiT: Cross-Covariance Image Transformers [73.33400159139708]
本稿では,トークンではなく機能チャネルをまたいで機能する自己注意の「伝達」バージョンを提案する。
その結果、XCAはトークン数に線形複雑さを持ち、高解像度画像の効率的な処理を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-17T17:33:35Z) - Analogous to Evolutionary Algorithm: Designing a Unified Sequence Model [58.17021225930069]
実演的進化アルゴリズム(EA)と類似した視覚変換器の合理性について説明する。
我々は、より効率的なEATモデルを提案し、様々なタスクに柔軟に対処するタスク関連ヘッドを設計する。
近年のビジョントランスに比べて,イメージネット分類作業における最先端の成果が得られている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-31T16:20:03Z) - High-Resolution Complex Scene Synthesis with Transformers [6.445605125467574]
深層生成モデルによる複雑なシーン画像の粗粒合成が最近人気を集めている。
本稿では, 生成モデルが, 追加の目的を持たず, 純粋帰納的学習に基づく, この課題に対するアプローチを提案する。
提案システムは,所定のレイアウトに整合した高品質な画像を合成可能であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-13T17:56:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。