論文の概要: Lightweight Long-Range Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03793v1
• Date: Thu, 8 Sep 2022 13:05:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-09 12:44:00.790679
• Title: Lightweight Long-Range Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 軽量ロングランジ生成対向ネットワーク
• Authors: Bowen Li, Thomas Lukasiewicz
• Abstract要約: 本稿では、画像生成プロセスにおける長距離依存性を効果的にキャプチャできる、新しい軽量な生成対向ネットワークを提案する。 提案した長距離モジュールは、トレーニングを安定させる正規化として機能し、画素間の負の関係を強調することができる。 我々の新しいロングレンジモジュールは、いくつかの追加パラメータしか導入せず、既存のモデルに簡単に挿入して、ロングレンジの依存関係をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.16484259508973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce novel lightweight generative adversarial networks, which can effectively capture long-range dependencies in the image generation process, and produce high-quality results with a much simpler architecture. To achieve this, we first introduce a long-range module, allowing the network to dynamically adjust the number of focused sampling pixels and to also augment sampling locations. Thus, it can break the limitation of the fixed geometric structure of the convolution operator, and capture long-range dependencies in both spatial and channel-wise directions. Also, the proposed long-range module can highlight negative relations between pixels, working as a regularization to stabilize training. Furthermore, we propose a new generation strategy through which we introduce metadata into the image generation process to provide basic information about target images, which can stabilize and speed up the training process. Our novel long-range module only introduces few additional parameters and is easily inserted into existing models to capture long-range dependencies. Extensive experiments demonstrate the competitive performance of our method with a lightweight architecture.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像生成プロセスの長距離依存性を効果的に捉え,よりシンプルなアーキテクチャで高品質な結果を生成する,新しい軽量生成逆ネットワークを提案する。 これを実現するために,まず,ネットワークが集束したサンプリング画素数を動的に調整し,サンプリング位置を増加させる長距離モジュールを導入する。 これにより、畳み込み演算子の固定幾何構造の制限を破り、空間的およびチャネル的に長い範囲の依存関係を捉えることができる。 また、提案された長距離モジュールはピクセル間の負の関係を強調することができ、トレーニングを安定化するための正規化として機能する。 さらに、画像生成プロセスにメタデータを導入し、目標画像に関する基本的な情報を提供し、トレーニングプロセスの安定化と高速化を可能にする新しい生成戦略を提案する。 提案する長距離モジュールは,少数のパラメータしか導入せず,既存モデルに容易に挿入して長距離依存性をキャプチャする。 広範な実験により,この手法の軽量アーキテクチャによる競合性能を実証した。

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