論文の概要: Finding the global semantic representation in GAN through Frechet Mean
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05509v2
- Date: Sun, 23 Apr 2023 09:30:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 23:37:12.708560
- Title: Finding the global semantic representation in GAN through Frechet Mean
- Title（参考訳）: Frechet MeanによるGANのグローバル意味表現の探索
- Authors: Jaewoong Choi, Geonho Hwang, Hyunsoo Cho, Myungjoo Kang
- Abstract要約: GANにおける中間潜伏空間におけるこの大域的意味基底を求めるための教師なし手法を提案する。
提案されたグローバル基底は Fr'echet ベースと呼ばれ、潜在空間における局所的意味摂動に Fr'echet 平均を導入することによって導かれる。
実験の結果、Fr'echet基底は従来の手法よりも意味的分解と堅牢性の向上をもたらすことが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.688163910878411
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ideally disentangled latent space in GAN involves the global
representation of latent space with semantic attribute coordinates. In other
words, considering that this disentangled latent space is a vector space, there
exists the global semantic basis where each basis component describes one
attribute of generated images. In this paper, we propose an unsupervised method
for finding this global semantic basis in the intermediate latent space in
GANs. This semantic basis represents sample-independent meaningful
perturbations that change the same semantic attribute of an image on the entire
latent space. The proposed global basis, called Fr\'echet basis, is derived by
introducing Fr\'echet mean to the local semantic perturbations in a latent
space. Fr\'echet basis is discovered in two stages. First, the global semantic
subspace is discovered by the Fr\'echet mean in the Grassmannian manifold of
the local semantic subspaces. Second, Fr\'echet basis is found by optimizing a
basis of the semantic subspace via the Fr\'echet mean in the Special Orthogonal
Group. Experimental results demonstrate that Fr\'echet basis provides better
semantic factorization and robustness compared to the previous methods.
Moreover, we suggest the basis refinement scheme for the previous methods. The
quantitative experiments show that the refined basis achieves better semantic
factorization while constrained on the same semantic subspace given by the
previous method.
- Abstract（参考訳）: GAN の理想的に非絡み合うラテント空間は、意味的属性座標を持つラテント空間のグローバル表現を含む。
言い換えれば、この不等角潜在空間がベクトル空間であることを考えると、各基底成分が生成画像の1つの属性を記述する大域的意味基底が存在する。
本稿では,GANの中間潜在空間において,この大域的意味基底を求める教師なし手法を提案する。
この意味ベースは、潜伏空間全体における画像の同じ意味的属性を変更するサンプル非依存の有意義な摂動を表す。
提案された大域基底は Fr'echet 基底と呼ばれ、潜在空間における局所的意味摂動に Fr'echet 平均を導入することによって導かれる。
fr\'echet基底は2つの段階で発見される。
まず、大域意味部分空間は局所意味部分空間のグラスマン多様体において Fr\'echet 平均によって発見される。
第二に、Fr'echet 基底は特殊直交群における Fr'echet 平均を通して意味部分空間の基底を最適化することによって得られる。
実験の結果,fr\'echet基底は,従来の手法よりも優れた意味的因子分解とロバスト性をもたらすことがわかった。
さらに,従来の手法に対する基礎改良手法を提案する。
定量的実験により, 従来の方法と同じ意味的部分空間に制約を課しながら, 精度の高い意味的分解を実現することができた。
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