Fugu-MT 論文翻訳(概要): WaveGAN: Frequency-aware GAN for High-Fidelity Few-shot Image Generation

論文の概要: WaveGAN: Frequency-aware GAN for High-Fidelity Few-shot Image Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07288v1
Date: Fri, 15 Jul 2022 04:39:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-18 21:51:12.572543
Title: WaveGAN: Frequency-aware GAN for High-Fidelity Few-shot Image Generation
Title（参考訳）: WaveGAN:高精細画像生成のための周波数対応GAN
Authors: Mengping Yang, Zhe Wang, Ziqiu Chi, Wenyi Feng
Abstract要約: 本稿では,数ショット画像生成のための周波数認識モデルであるWaveGANを提案する。我々は、高周波スキップ接続を用いることで、細部を合成するジェネレータの苦労を軽減する。 FID 42.17, LPIPS 0.3868, FID 30.35, LPIPS 0.5076, FID 4.96, LPIPS 0.3822をそれぞれ, フラワー, アニマルフェイス, VGGFaceで実現した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5459430566117893
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Existing few-shot image generation approaches typically employ fusion-based strategies, either on the image or the feature level, to produce new images. However, previous approaches struggle to synthesize high-frequency signals with fine details, deteriorating the synthesis quality. To address this, we propose WaveGAN, a frequency-aware model for few-shot image generation. Concretely, we disentangle encoded features into multiple frequency components and perform low-frequency skip connections to preserve outline and structural information. Then we alleviate the generator's struggles of synthesizing fine details by employing high-frequency skip connections, thus providing informative frequency information to the generator. Moreover, we utilize a frequency L1-loss on the generated and real images to further impede frequency information loss. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and advancement of our method on three datasets. Noticeably, we achieve new state-of-the-art with FID 42.17, LPIPS 0.3868, FID 30.35, LPIPS 0.5076, and FID 4.96, LPIPS 0.3822 respectively on Flower, Animal Faces, and VGGFace. GitHub: https://github.com/kobeshegu/ECCV2022_WaveGAN
Abstract（参考訳）: 既存の少数の画像生成アプローチでは、通常、新しい画像を生成するために、画像または特徴レベルの融合ベースの戦略を用いる。しかし、従来の手法では高周波信号の微細な合成に苦慮し、合成品質を低下させた。そこで我々は,数ショット画像生成のための周波数認識モデルWaveGANを提案する。具体的には、符号化された特徴を複数の周波数成分に分解し、低周波スキップ接続を行い、アウトラインと構造情報を保存する。そして、高周波スキップ接続を用いて細部を合成する際の発電機の苦労を軽減し、発電機に情報伝達周波数情報を提供する。また、生成画像及び実画像の周波数l1ロスを利用して、さらに周波数情報損失を阻害する。 3つのデータセットに対して,本手法の有効性と進歩を示す実験を行った。 FID 42.17, LPIPS 0.3868, FID 30.35, LPIPS 0.5076, FID 4.96, LPIPS 0.3822をそれぞれ花、動物顔、VGGFaceで実現した。 GitHub:https://github.com/kobeshegu/ECCV2022_WaveGAN

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