論文の概要: Text-to-Image Generation via Implicit Visual Guidance and Hypernetwork

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08493v1
• Date: Wed, 17 Aug 2022 19:25:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-19 13:34:11.566116
• Title: Text-to-Image Generation via Implicit Visual Guidance and Hypernetwork
• Title（参考訳）: 視覚誘導とハイパーネットワークによるテキスト・ツー・イメージ生成
• Authors: Xin Yuan, Zhe Lin, Jason Kuen, Jianming Zhang, John Collomosse
• Abstract要約: 我々は、暗黙的な視覚誘導損失と生成目的の組み合わせにより、追加の検索画像を受け入れるテキスト・画像生成のためのアプローチを開発する。 符号化層の重み更新を予測するために,新しいハイパーネットワーク変調型ビジュアルテキスト符号化方式を提案する。 実験の結果,既存のGANモデルよりも優れた検索ビジュアルデータを付加したモデルが導出された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.55086153299993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop an approach for text-to-image generation that embraces additional retrieval images, driven by a combination of implicit visual guidance loss and generative objectives. Unlike most existing text-to-image generation methods which merely take the text as input, our method dynamically feeds cross-modal search results into a unified training stage, hence improving the quality, controllability and diversity of generation results. We propose a novel hypernetwork modulated visual-text encoding scheme to predict the weight update of the encoding layer, enabling effective transfer from visual information (e.g. layout, content) into the corresponding latent domain. Experimental results show that our model guided with additional retrieval visual data outperforms existing GAN-based models. On COCO dataset, we achieve better FID of $9.13$ with up to $3.5 \times$ fewer generator parameters, compared with the state-of-the-art method.
• Abstract（参考訳）: 我々は,暗黙的な視覚誘導損失と生成目的の組み合わせにより,追加の検索画像を取り入れたテキスト対画像生成手法を開発した。 既存のテキスト対画像生成手法と異なり,提案手法は相互モーダル検索結果を統一学習段階に動的に送り込むため,生成結果の品質,制御性,多様性を向上させる。 本稿では,画像情報(レイアウト,コンテンツなど)から対応する潜在ドメインへの効果的な転送を実現するために,符号化層の重み付け更新を予測する新しいハイパーネットワーク変調ビジュアルテキスト符号化方式を提案する。 実験の結果,既存のGANモデルよりも優れた検索ビジュアルデータを付加したモデルが導出された。 COCOデータセットでは、最先端の手法と比較して、最大3.5 \times$より少ないジェネレータパラメータで9.13ドルのFIDを達成しています。

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