論文の概要: Unpaired Image-to-Image Translation via Neural Schr\"odinger Bridge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15086v3
• Date: Sat, 2 Mar 2024 12:47:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 21:05:17.852462
• Title: Unpaired Image-to-Image Translation via Neural Schr\"odinger Bridge
• Title（参考訳）: Neural Schr\"odinger Bridgeによる未ペア画像変換
• Authors: Beomsu Kim, Gihyun Kwon, Kwanyoung Kim, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 本稿では,SB問題を表すUnpaired Neural Schr"odinger Bridge (UNSB)を提案する。 UNSBはスケーラブルで、様々な未ペアI2I翻訳タスクをうまく解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.79973551604539
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models are a powerful class of generative models which simulate stochastic differential equations (SDEs) to generate data from noise. While diffusion models have achieved remarkable progress, they have limitations in unpaired image-to-image (I2I) translation tasks due to the Gaussian prior assumption. Schr\"{o}dinger Bridge (SB), which learns an SDE to translate between two arbitrary distributions, have risen as an attractive solution to this problem. Yet, to our best knowledge, none of SB models so far have been successful at unpaired translation between high-resolution images. In this work, we propose Unpaired Neural Schr\"{o}dinger Bridge (UNSB), which expresses the SB problem as a sequence of adversarial learning problems. This allows us to incorporate advanced discriminators and regularization to learn a SB between unpaired data. We show that UNSB is scalable and successfully solves various unpaired I2I translation tasks. Code: \url{https://github.com/cyclomon/UNSB}
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、確率微分方程式(SDE)をシミュレートしてノイズからデータを生成する強力な生成モデルである。 拡散モデルは目覚ましい進歩を遂げているが、ガウスの前提により、未ペア画像対像(I2I)翻訳タスクに制限がある。 任意の2つの分布を変換するSDEを学習するSchr\"{o}dinger Bridge (SB)は、この問題に対する魅力的な解決策として浮上している。 しかし、われわれの知る限りでは、これまでのSBモデルは高解像度画像間の非ペア翻訳に成功していない。 本研究では,sb問題を逆学習問題の列として表現するunpaired neural schr\"{o}dinger bridge (unsb)を提案する。 これにより、高度な識別器と正規化を組み込んで、障害のないデータ間でSBを学ぶことができる。 UNSBは拡張性があり、様々な未ペアI2I翻訳タスクの解決に成功している。 コード: \url{https://github.com/cyclomon/UNSB}

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