論文の概要: Variational Bayesian Framework for Advanced Image Generation with Domain-Related Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13872v1
• Date: Tue, 23 May 2023 09:47:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 17:16:43.150697
• Title: Variational Bayesian Framework for Advanced Image Generation with Domain-Related Variables
• Title（参考訳）: ドメイン関連変数を用いた高度な画像生成のための変分ベイズフレームワーク
• Authors: Yuxiao Li, Santiago Mazuelas, Yuan Shen
• Abstract要約: 先進条件生成問題に対する統一ベイズ的枠組みを提案する。 本稿では,複数の画像翻訳および編集作業が可能な変分ベイズ画像翻訳ネットワーク(VBITN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.827191184889898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep generative models (DGMs) and their conditional counterparts provide a powerful ability for general-purpose generative modeling of data distributions. However, it remains challenging for existing methods to address advanced conditional generative problems without annotations, which can enable multiple applications like image-to-image translation and image editing. We present a unified Bayesian framework for such problems, which introduces an inference stage on latent variables within the learning process. In particular, we propose a variational Bayesian image translation network (VBITN) that enables multiple image translation and editing tasks. Comprehensive experiments show the effectiveness of our method on unsupervised image-to-image translation, and demonstrate the novel advanced capabilities for semantic editing and mixed domain translation.
• Abstract（参考訳）: 深部生成モデル(DGM)とその条件付きモデルは、データ分布の汎用生成モデルに強力な能力を提供する。 しかし、既存の手法がアノテーションなしで高度な条件生成問題に対処することは依然として困難であり、画像から画像への変換や画像編集といった複数のアプリケーションを可能にする。 このような問題に対する統一ベイズフレームワークを提案し,学習過程における潜在変数の推論ステージを導入する。 特に,複数の画像翻訳および編集作業が可能な変分ベイズ画像翻訳ネットワーク(VBITN)を提案する。 総合的な実験により, 教師なし画像から画像への翻訳に本手法の有効性を示し, セマンティック編集と混合ドメイン翻訳の新たな高度な機能を示す。

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