論文の概要: FunkNN: Neural Interpolation for Functional Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14042v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 16:37:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 07:25:42.086569
• Title: FunkNN: Neural Interpolation for Functional Generation
• Title（参考訳）: FunkNN: 機能生成のための神経補間
• Authors: AmirEhsan Khorashadizadeh, Anadi Chaman, Valentin Debarnot, Ivan Dokmani\'c
• Abstract要約: FunkNNは任意の座標で連続した画像を再構成することを学び、任意の画像データセットに適用できる新しい畳み込みネットワークである。 FunkNNは、高品質な連続画像を生成し、パッチベースの設計により、配信性能が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.964801524703052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Can we build continuous generative models which generalize across scales, can be evaluated at any coordinate, admit calculation of exact derivatives, and are conceptually simple? Existing MLP-based architectures generate worse samples than the grid-based generators with favorable convolutional inductive biases. Models that focus on generating images at different scales do better, but employ complex architectures not designed for continuous evaluation of images and derivatives. We take a signal-processing perspective and treat continuous image generation as interpolation from samples. Indeed, correctly sampled discrete images contain all information about the low spatial frequencies. The question is then how to extrapolate the spectrum in a data-driven way while meeting the above design criteria. Our answer is FunkNN -- a new convolutional network which learns how to reconstruct continuous images at arbitrary coordinates and can be applied to any image dataset. Combined with a discrete generative model it becomes a functional generator which can act as a prior in continuous ill-posed inverse problems. We show that FunkNN generates high-quality continuous images and exhibits strong out-of-distribution performance thanks to its patch-based design. We further showcase its performance in several stylized inverse problems with exact spatial derivatives.
• Abstract（参考訳）: スケールをまたいで一般化し、任意の座標で評価し、正確な微分の計算を認め、概念的に単純である連続生成モデルを構築することができるか? 既存のMLPベースのアーキテクチャは、良好な畳み込み誘導バイアスを持つグリッドベースのジェネレータよりも悪いサンプルを生成する。 異なるスケールで画像を生成することに焦点を当てたモデルの方が優れているが、画像やデリバティブの継続的な評価のために設計されていない複雑なアーキテクチャを採用する。 信号処理の観点から、サンプルからの補間として連続画像生成を扱う。 実際、正しくサンプリングされた離散画像は、低空間周波数に関する全ての情報を含んでいる。 問題は、上記の設計基準を満たしながら、データ駆動方式でスペクトルを外挿する方法である。 われわれの答えはfunknn ― 任意の座標で連続画像を再構築する方法を学び、任意の画像データセットに適用できる新しい畳み込みネットワーク。 離散生成モデルと組み合わさって、連続的な不正な逆問題に先行して作用する関数生成器となる。 funknnは高品質な連続画像を生成し,パッチベースの設計により,高い分散性能を示す。 さらに,空間的微分を持つ数種類のスタイリッシュな逆問題において,その性能を示す。

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