Fugu-MT 論文翻訳(概要): IF-GAN: A Novel Generator Architecture with Information Feedback

論文の概要: IF-GAN: A Novel Generator Architecture with Information Feedback

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09638v1
Date: Tue, 18 Oct 2022 07:14:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-19 13:29:39.473742
Title: IF-GAN: A Novel Generator Architecture with Information Feedback
Title（参考訳）: IF-GAN - 情報フィードバックによる新しいジェネレータアーキテクチャ
Authors: Seung Park, Yong-Goo Shin
Abstract要約: 提案手法は特徴空間だけでなく,情報交換により潜在空間を訓練する。 LSUNとFFHQのサブセットを含む各種データセットについて広範な実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.096833851608632
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper presents an alternative generator architecture for image generation, having a novel information feedback system. Contrary to conventional methods in which the latent space unilaterally affects the feature space in the generator, the proposed method trains not only the feature space but also the latent one by interchanging their information. To this end, we introduce a novel module, called information feedback (IF) block, which jointly updates the latent and feature spaces. To show the superiority of the proposed method, we present extensive experiments on various datasets including subsets of LSUN and FFHQ. Experimental results reveal that the proposed method can dramatically improve the image generation performance, in terms of Frechet inception distance (FID), kernel inception distance (KID), and Precision and Recall (P & R).
Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい情報フィードバックシステムを有する画像生成のための代替生成システムを提案する。提案手法は, 潜伏空間がジェネレータ内の特徴空間に一方的に影響を及ぼす従来の手法とは対照的に, 情報交換による特徴空間だけでなく, 潜伏空間も訓練する。この目的のために,情報フィードバックブロック (IF) と呼ばれる新しいモジュールを導入し,潜在空間と特徴空間を共同で更新する。提案手法の優位性を示すため,LSUNとFFHQのサブセットを含む様々なデータセットについて広範な実験を行った。実験の結果,提案手法はFrechet Inception distance (FID), kernel Inception distance (KID), Precision and Recall (P&R)を用いて画像生成性能を劇的に向上させることができることがわかった。

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