論文の概要: Investigating GANsformer: A Replication Study of a State-of-the-Art Image Generation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08577v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 12:51:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:50:16.685220
• Title: Investigating GANsformer: A Replication Study of a State-of-the-Art Image Generation Model
• Title（参考訳）: GANsformerの調査:現状画像生成モデルの再現性の検討
• Authors: Giorgia Adorni, Felix Boelter, Stefano Carlo Lambertenghi
• Abstract要約: 我々は、オリジナルのGANネットワークであるGANformerの新たなバリエーションを再現し、評価する。 リソースと時間制限のため、ネットワークのトレーニング時間、データセットタイプ、サイズを制限しなければなりませんでした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of image generation through generative modelling is abundantly discussed nowadays. It can be used for various applications, such as up-scaling existing images, creating non-existing objects, such as interior design scenes, products or even human faces, and achieving transfer-learning processes. In this context, Generative Adversarial Networks (GANs) are a class of widely studied machine learning frameworks first appearing in the paper "Generative adversarial nets" by Goodfellow et al. that achieve the goal above. In our work, we reproduce and evaluate a novel variation of the original GAN network, the GANformer, proposed in "Generative Adversarial Transformers" by Hudson and Zitnick. This project aimed to recreate the methods presented in this paper to reproduce the original results and comment on the authors' claims. Due to resources and time limitations, we had to constrain the network's training times, dataset types, and sizes. Our research successfully recreated both variations of the proposed GANformer model and found differences between the authors' and our results. Moreover, discrepancies between the publication methodology and the one implemented, made available in the code, allowed us to study two undisclosed variations of the presented procedures.
• Abstract（参考訳）: 生成モデリングによる画像生成の分野は,近年広く議論されている。 既存のイメージのスケールアップ、インテリアデザインシーンや製品、あるいは人間の顔といった既存のオブジェクトの作成、転送学習プロセスの実現など、さまざまなアプリケーションで使用できる。 この文脈では、generative adversarial networks (gans) は、上の目標を達成するgoodfellowらによる論文"generative adversarial nets"で最初に登場した、広く研究された機械学習フレームワークのクラスである。 本稿では,Hudson と Zitnick の "Generative Adversarial Transformers" で提案した GAN ネットワークの新しいバリエーション GANformer を再現し,評価する。 本研究の目的は,本論文で提示した手法を再現し,原著の成果を再現し,著者の主張にコメントすることであった。 リソースと時間制限のため、ネットワークのトレーニング時間、データセットタイプ、サイズを制限しなければなりませんでした。 本研究は,提案したGANformerモデルの両方のバリエーションを再現し,著者と結果の相違を見出した。 さらに、コードで利用可能な公開手法と実装方法の相違により、提示された手順の2つの未公表のバリエーションを研究できるようになった。

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