論文の概要: Object-Centric Relational Representations for Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14681v2
• Date: Thu, 4 Jul 2024 15:27:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 03:12:39.070254
• Title: Object-Centric Relational Representations for Image Generation
• Title（参考訳）: 画像生成のためのオブジェクト中心関係表現
• Authors: Luca Butera, Andrea Cini, Alberto Ferrante, Cesare Alippi,
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクト中心のリレーショナル表現に基づく条件画像生成手法を提案する。 このようなアーキテクチャバイアスには,生成過程の操作と条件付けを容易にする特性が伴うことを示す。 また,関係表現と組み合わせた画像の合成データセットからなる画像生成のための新しいベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.069747511100132
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conditioning image generation on specific features of the desired output is a key ingredient of modern generative models. However, existing approaches lack a general and unified way of representing structural and semantic conditioning at diverse granularity levels. This paper explores a novel method to condition image generation, based on object-centric relational representations. In particular, we propose a methodology to condition the generation of objects in an image on the attributed graph representing their structure and the associated semantic information. We show that such architectural biases entail properties that facilitate the manipulation and conditioning of the generative process and allow for regularizing the training procedure. The proposed conditioning framework is implemented by means of a neural network that learns to generate a 2D, multi-channel, layout mask of the objects, which can be used as a soft inductive bias in the downstream generative task. To do so, we leverage both 2D and graph convolutional operators. We also propose a novel benchmark for image generation consisting of a synthetic dataset of images paired with their relational representation. Empirical results show that the proposed approach compares favorably against relevant baselines.
• Abstract（参考訳）: 所望の出力の特定の特徴に対する条件付き画像生成は、現代の生成モデルの鍵となる要素である。 しかし、既存のアプローチでは、様々な粒度レベルで構造的および意味的条件を表現する一般的な統一的な方法が欠如している。 本稿では,オブジェクト中心のリレーショナル表現に基づく条件画像生成手法を提案する。 特に,その構造と関連する意味情報を表す属性グラフ上に,画像中のオブジェクトの生成を条件付ける手法を提案する。 このようなアーキテクチャバイアスは、生成プロセスの操作と条件付けを容易にし、トレーニング手順の正規化を可能にする特性を伴っていることを示す。 提案した条件付けフレームワークは、下流生成タスクにおいてソフトな帰納バイアスとして使用できる、オブジェクトの2D、マルチチャネル、レイアウトマスクの生成を学習するニューラルネットワークを用いて実装されている。 そのため、2Dおよびグラフ畳み込み演算子の両方を利用する。 また,関係表現と組み合わせた画像の合成データセットからなる画像生成のための新しいベンチマークを提案する。 実験の結果,提案手法は関連するベースラインと良好に比較できることがわかった。

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