論文の概要: Content-Based Search for Deep Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03116v4
• Date: Tue, 24 Oct 2023 04:26:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 03:41:32.590524
• Title: Content-Based Search for Deep Generative Models
• Title（参考訳）: 深層生成モデルのコンテンツベース検索
• Authors: Daohan Lu, Sheng-Yu Wang, Nupur Kumari, Rohan Agarwal, Mia Tang, David Bau, Jun-Yan Zhu
• Abstract要約: クエリと生成モデルの大規模なセットを与えられた場合、クエリに最もよくマッチするモデルを見つける。 各生成モデルは画像の分布を生成するため、探索タスクを最適化問題として定式化し、クエリと類似したコンテンツを生成する確率が最も高いモデルを選択する。 提案手法は,モデル検索タスクのための新しいベンチマークである生成モデル動物園において,いくつかのベースラインよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.322081206025544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing proliferation of customized and pretrained generative models has made it infeasible for a user to be fully cognizant of every model in existence. To address this need, we introduce the task of content-based model search: given a query and a large set of generative models, finding the models that best match the query. As each generative model produces a distribution of images, we formulate the search task as an optimization problem to select the model with the highest probability of generating similar content as the query. We introduce a formulation to approximate this probability given the query from different modalities, e.g., image, sketch, and text. Furthermore, we propose a contrastive learning framework for model retrieval, which learns to adapt features for various query modalities. We demonstrate that our method outperforms several baselines on Generative Model Zoo, a new benchmark we create for the model retrieval task.
• Abstract（参考訳）: カスタマイズおよび事前学習された生成モデルの増大により、ユーザが既存のすべてのモデルを完全に認識することは不可能になった。 このニーズに対処するために、我々はコンテンツベースのモデル検索のタスクを導入する: クエリと大量の生成モデルが与えられたとき、クエリに最も適したモデルを見つける。 各生成モデルは画像の分布を生成するため、探索タスクを最適化問題として定式化し、クエリと類似したコンテンツを生成する確率が最も高いモデルを選択する。 画像,スケッチ,テキストなど,異なるモーダル性からのクエリを考慮し,この確率を近似する定式化を導入する。 さらに,様々な問合せモダリティに適合する特徴を学習するモデル検索のためのコントラスト学習フレームワークを提案する。 本手法は,モデル検索タスク用に作成した新しいベンチマークである生成モデルzooのベースライン数を上回ることを示す。

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