論文の概要: Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05511v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 18:59:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 13:29:08.992919
• Title: Scaling up GANs for Text-to-Image Synthesis
• Title（参考訳）: テキスト・画像合成のためのGANのスケールアップ
• Authors: Minguk Kang, Jun-Yan Zhu, Richard Zhang, Jaesik Park, Eli Shechtman, Sylvain Paris, Taesung Park
• Abstract要約: GANはかつて、StyleGANのようなテクニックを使って、事実上の選択肢でした。 DALL-E 2では、自動回帰モデルと拡散モデルが大規模生成モデルの新たな標準となった。 我々は,この限界を超える新しいGANアーキテクチャであるGigaGANを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.45030080514425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent success of text-to-image synthesis has taken the world by storm and captured the general public's imagination. From a technical standpoint, it also marked a drastic change in the favored architecture to design generative image models. GANs used to be the de facto choice, with techniques like StyleGAN. With DALL-E 2, auto-regressive and diffusion models became the new standard for large-scale generative models overnight. This rapid shift raises a fundamental question: can we scale up GANs to benefit from large datasets like LAION? We find that na\"Ively increasing the capacity of the StyleGAN architecture quickly becomes unstable. We introduce GigaGAN, a new GAN architecture that far exceeds this limit, demonstrating GANs as a viable option for text-to-image synthesis. GigaGAN offers three major advantages. First, it is orders of magnitude faster at inference time, taking only 0.13 seconds to synthesize a 512px image. Second, it can synthesize high-resolution images, for example, 16-megapixel pixels in 3.66 seconds. Finally, GigaGAN supports various latent space editing applications such as latent interpolation, style mixing, and vector arithmetic operations.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への合成が最近成功したことで、世界は嵐にさらされ、一般大衆の想像力を捉えた。 技術的な観点から言えば、生成的イメージモデルを設計するために好まれるアーキテクチャが劇的に変化した。 GANはかつて、StyleGANのようなテクニックを使って、事実上の選択肢でした。 dall-e 2では、自動回帰拡散モデルが大規模な生成モデルの新しい標準となった。 LAIONのような大規模なデータセットの恩恵を受けるために、GANをスケールアップできるだろうか? そこで我々は,StyleGAN アーキテクチャのキャパシティの増大が急速に不安定になることを発見した。 我々は,この限界を超える新しいGANアーキテクチャであるGigaGANを紹介し,GANをテキスト・画像合成の実行可能な選択肢として示す。 GigaGANには3つの大きな利点がある。 第一に、512px画像の合成にはわずか0.13秒しかかからない。 第二に、16メガピクセルの高解像度画像を3.66秒で合成できる。 最後に、GigaGANは潜時補間、スタイルミキシング、ベクトル演算などの様々な潜時空間編集アプリケーションをサポートしている。

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