論文の概要: Optimizing Hierarchical Image VAEs for Sample Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10205v1
• Date: Tue, 18 Oct 2022 23:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 13:25:14.335167
• Title: Optimizing Hierarchical Image VAEs for Sample Quality
• Title（参考訳）: サンプル品質のための階層的画像vaesの最適化
• Authors: Eric Luhman, Troy Luhman
• Abstract要約: 階層的変動オートエンコーダ (VAE) は, 画像モデリングタスクにおいて, 高精度な密度推定を実現している。 これは、画像の非知覚的な詳細を圧縮する過度に強調する学習表現によるものである。 我々は,各潜伏群におけるインフォメーション量を制御するKL重み付け戦略を導入し,学習目標のシャープネスを低減するためにガウス出力層を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While hierarchical variational autoencoders (VAEs) have achieved great density estimation on image modeling tasks, samples from their prior tend to look less convincing than models with similar log-likelihood. We attribute this to learned representations that over-emphasize compressing imperceptible details of the image. To address this, we introduce a KL-reweighting strategy to control the amount of infor mation in each latent group, and employ a Gaussian output layer to reduce sharpness in the learning objective. To trade off image diversity for fidelity, we additionally introduce a classifier-free guidance strategy for hierarchical VAEs. We demonstrate the effectiveness of these techniques in our experiments. Code is available at https://github.com/tcl9876/visual-vae.
• Abstract（参考訳）: 階層的変分オートエンコーダ(VAE)は画像モデリングタスクにおいて大きな密度推定を達成しているが、以前のサンプルは類似のログライクなモデルよりも説得力に欠ける傾向にある。 我々は、画像の知覚不能な詳細を過大に強調する学習表現にこれを特徴づける。 そこで本研究では,各潜伏群における減量量を制御するKL重み付け手法を導入し,ガウス出力層を用いて学習目標のシャープネスを低減した。 画像の多様性を忠実さと引き換えに,階層型VAEの分類自由誘導戦略も導入する。 我々はこれらの手法の有効性を実験で実証する。 コードはhttps://github.com/tcl9876/visual-vaeで入手できる。

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