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。
関連論文リスト
- Is Synthetic Image Useful for Transfer Learning? An Investigation into Data Generation, Volume, and Utilization [62.157627519792946]
ブリッジドトランスファー(ブリッジドトランスファー)と呼ばれる新しいフレームワークを導入する。このフレームワークは、当初、トレーニング済みモデルの微調整に合成画像を使用し、転送性を向上させる。
合成画像と実画像のスタイルアライメントを改善するために,データセットスタイルの逆変換方式を提案する。
提案手法は10の異なるデータセットと5つの異なるモデルで評価され、一貫した改善が示されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T22:25:05Z) - Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis [22.11487736315616]
整流流(rectified flow)は、データとノイズを直線で接続する最近の生成モデルである。
我々は,既存のノイズサンプリング手法を改良し,それらを知覚的に関係のあるスケールに偏りを持たせることにより,整流モデルの訓練を行う。
本稿では,2つのモードの重みを分離したテキスト・画像生成のためのトランスフォーマー・ベースアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T18:45:39Z) - PrivImage: Differentially Private Synthetic Image Generation using Diffusion Models with Semantic-Aware Pretraining [13.823621924706348]
差分プライバシー(DP)画像データ合成により、企業はプライバシの懸念なしに合成画像を共有し、利用することができる。
従来の手法では、生成モデルの高度な技術と、公開データセットでの事前学習を取り入れて、例外的なDP画像データを生成する。
本稿では,事前学習データを慎重に選択する新しいDP画像合成手法PRIVIMAGEを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T14:04:53Z) - Semantic Image Synthesis via Diffusion Models [159.4285444680301]
Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) は様々な画像生成タスクにおいて顕著な成功を収めた。
セマンティック画像合成に関する最近の研究は、主に「GAN(Generative Adversarial Nets)」に追従している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T18:31:51Z) - DiVAE: Photorealistic Images Synthesis with Denoising Diffusion Decoder [73.1010640692609]
本稿では,拡散デコーダ(DiVAE)を用いたVQ-VAEアーキテクチャモデルを提案する。
我々のモデルは最先端の成果を達成し、さらに多くのフォトリアリスティックな画像を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T10:39:12Z) - Commonality in Natural Images Rescues GANs: Pretraining GANs with
Generic and Privacy-free Synthetic Data [17.8055398673228]
本稿では,自然画像の一般的な特徴に着想を得た,効果的で偏りのないデータ合成手法を提案する。
我々のシンセサイザーは、自然画像の一般的な性質のみを考慮しているため、データセット上で事前訓練された単一のモデルは、一貫して様々なターゲットデータセットに転送することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-11T08:51:17Z) - Retrieval-based Spatially Adaptive Normalization for Semantic Image
Synthesis [68.1281982092765]
本稿では,Retrieval-based spatially AdaptIve normalization (RESAIL) と呼ばれる新しい正規化モジュールを提案する。
RESAILは、正規化アーキテクチャに対するピクセルレベルのきめ細かいガイダンスを提供する。
いくつかの挑戦的なデータセットの実験により、RESAILは定量的メトリクス、視覚的品質、主観的評価の観点から、最先端技術に対して好意的に機能することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-06T14:21:39Z) - Neural Data-Dependent Transform for Learned Image Compression [72.86505042102155]
ニューラルデータに依存した変換を構築し,各画像の符号化効率を最適化する連続オンラインモード決定機構を導入する。
実験の結果,提案したニューラルシンタクス設計と連続オンラインモード決定機構の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-09T14:56:48Z) - High-Resolution Complex Scene Synthesis with Transformers [6.445605125467574]
深層生成モデルによる複雑なシーン画像の粗粒合成が最近人気を集めている。
本稿では, 生成モデルが, 追加の目的を持たず, 純粋帰納的学習に基づく, この課題に対するアプローチを提案する。
提案システムは,所定のレイアウトに整合した高品質な画像を合成可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-13T17:56:07Z) - IMAGINE: Image Synthesis by Image-Guided Model Inversion [79.4691654458141]
IMGE-Guided Model INvErsion (IMAGINE) と呼ばれるインバージョンベースの手法を導入し、高品質で多様な画像を生成します。
我々は,事前学習した分類器から画像意味論の知識を活用し,妥当な世代を実現する。
IMAGINEは,1)合成中の意味的特異性制約を同時に実施し,2)ジェネレータトレーニングなしでリアルな画像を生成し,3)生成過程を直感的に制御する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-13T02:00:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。