論文の概要: NaturalInversion: Data-Free Image Synthesis Improving Real-World Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16661v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 03:43:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 14:45:13.478744
• Title: NaturalInversion: Data-Free Image Synthesis Improving Real-World Consistency
• Title（参考訳）: naturalinversion: 現実世界の一貫性を改善するデータフリー画像合成
• Authors: Yujin Kim, Dogyun Park, Dohee Kim, Suhyun Kim
• Abstract要約: 実データを用いずに元のデータ分布とよく一致した画像を合成する新しいモデル逆変換法であるNaturalInversionを紹介する。 我々の画像は、視覚化と追加分析による以前の作業よりも、元のデータ分布に一貫性があることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1470070927586016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce NaturalInversion, a novel model inversion-based method to synthesize images that agrees well with the original data distribution without using real data. In NaturalInversion, we propose: (1) a Feature Transfer Pyramid which uses enhanced image prior of the original data by combining the multi-scale feature maps extracted from the pre-trained classifier, (2) a one-to-one approach generative model where only one batch of images are synthesized by one generator to bring the non-linearity to optimization and to ease the overall optimizing process, (3) learnable Adaptive Channel Scaling parameters which are end-to-end trained to scale the output image channel to utilize the original image prior further. With our NaturalInversion, we synthesize images from classifiers trained on CIFAR-10/100 and show that our images are more consistent with original data distribution than prior works by visualization and additional analysis. Furthermore, our synthesized images outperform prior works on various applications such as knowledge distillation and pruning, demonstrating the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 実データを用いずに元のデータ分布とよく一致する画像を合成する,新しいモデルインバージョンベース手法であるnaturalinversionを提案する。 In NaturalInversion, we propose: (1) a Feature Transfer Pyramid which uses enhanced image prior of the original data by combining the multi-scale feature maps extracted from the pre-trained classifier, (2) a one-to-one approach generative model where only one batch of images are synthesized by one generator to bring the non-linearity to optimization and to ease the overall optimizing process, (3) learnable Adaptive Channel Scaling parameters which are end-to-end trained to scale the output image channel to utilize the original image prior further. このNaturalInversionでは,CIFAR-10/100で訓練された分類器の画像を合成し,画像の可視化と追加分析により,従来のデータ分布とより整合性を示す。 さらに,提案手法の有効性を実証する知識蒸留や刈り取りなどの各種応用において,合成画像が先行研究よりも優れていた。

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