論文の概要: UVCGAN v2: An Improved Cycle-Consistent GAN for Unpaired Image-to-Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16280v3
• Date: Fri, 22 Sep 2023 16:59:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 03:20:08.392391
• Title: UVCGAN v2: An Improved Cycle-Consistent GAN for Unpaired Image-to-Image Translation
• Title（参考訳）: UVCGAN v2: 未ペア画像から画像への変換のための改良されたサイクル一貫性GAN
• Authors: Dmitrii Torbunov, Yi Huang, Huan-Hsin Tseng, Haiwang Yu, Jin Huang, Shinjae Yoo, Meifeng Lin, Brett Viren, Yihui Ren
• Abstract要約: I2I (unpaired image-to-image) 翻訳技術は、完全に教師なしの方法で2つのデータ領域間のマッピングを求める。 DMはFrechet distance(FID)の観点からI2I翻訳ベンチマークの最先端を保っている この研究は、最近のUVCGANモデルを改善し、モデルアーキテクチャとトレーニング手順の近代化に資する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.689788782893096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An unpaired image-to-image (I2I) translation technique seeks to find a mapping between two domains of data in a fully unsupervised manner. While initial solutions to the I2I problem were provided by generative adversarial neural networks (GANs), diffusion models (DMs) currently hold the state-of-the-art status on the I2I translation benchmarks in terms of Frechet inception distance (FID). Yet, DMs suffer from limitations, such as not using data from the source domain during the training or maintaining consistency of the source and translated images only via simple pixel-wise errors. This work improves a recent UVCGAN model and equips it with modern advancements in model architectures and training procedures. The resulting revised model significantly outperforms other advanced GAN- and DM-based competitors on a variety of benchmarks. In the case of Male-to-Female translation of CelebA, the model achieves more than 40% improvement in FID score compared to the state-of-the-art results. This work also demonstrates the ineffectiveness of the pixel-wise I2I translation faithfulness metrics and suggests their revision. The code and trained models are available at https://github.com/LS4GAN/uvcgan2
• Abstract（参考訳）: unpaired image-to-image (i2i) 変換技術は、2つのドメイン間のマッピングを完全に教師なしで探す。 i2i問題の初期の解はgans(generative adversarial neural networks)によって提供されていたが、拡散モデル(dms)は現在、frechetインセプション距離(fid)の観点からi2i翻訳ベンチマークの最先端状態にある。 しかし、DMはトレーニング中にソースドメインからのデータを使用しなかったり、ソースの一貫性を維持したり、単純なピクセル単位のエラーでのみ変換された画像に制限を受ける。 この研究は、最近のUVCGANモデルを改善し、モデルアーキテクチャとトレーニング手順の近代化に資する。 その結果、改良されたモデルは、様々なベンチマークで他の先進的なGANやDMベースの競合より大幅に優れている。 CelebAの男性から女性への翻訳では、最先端の結果と比較してFIDスコアが40%以上改善されている。 この研究は、ピクセル単位のi2i翻訳の忠実性指標の非効率性を示し、その修正を提案する。 コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/ls4gan/uvcgan2で入手できる。

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