論文の概要: Vector quantization loss analysis in VQGANs: a single-GPU ablation study for image-to-image synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05242v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 22:02:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 14:19:20.202813
• Title: Vector quantization loss analysis in VQGANs: a single-GPU ablation study for image-to-image synthesis
• Title（参考訳）: VQGANのベクトル量子化損失解析:画像-画像合成のためのシングルGPUアブレーション研究
• Authors: Luv Verma, Varun Mohan
• Abstract要約: 本研究では,NVIDIA A100 GPUを用いたベクトル量子化生成共振器ネットワーク(VQGAN)のアブレーション解析を行った。 この研究は、エポック数、画像数、コードブックベクトルの属性、潜在次元など、様々な臨界パラメータのニュアンスの影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study performs an ablation analysis of Vector Quantized Generative Adversarial Networks (VQGANs), concentrating on image-to-image synthesis utilizing a single NVIDIA A100 GPU. The current work explores the nuanced effects of varying critical parameters including the number of epochs, image count, and attributes of codebook vectors and latent dimensions, specifically within the constraint of limited resources. Notably, our focus is pinpointed on the vector quantization loss, keeping other hyperparameters and loss components (GAN loss) fixed. This was done to delve into a deeper understanding of the discrete latent space, and to explore how varying its size affects the reconstruction. Though, our results do not surpass the existing benchmarks, however, our findings shed significant light on VQGAN's behaviour for a smaller dataset, particularly concerning artifacts, codebook size optimization, and comparative analysis with Principal Component Analysis (PCA). The study also uncovers the promising direction by introducing 2D positional encodings, revealing a marked reduction in artifacts and insights into balancing clarity and overfitting.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,単一のnvidia a100 gpuを用いた画像合成に着目したベクトル量子化生成逆ネットワーク(vqgans)のアブレーション解析を行う。 現在の研究は、特に限られたリソースの制約の中で、エポック数、画像数、コードブックベクトルと潜在次元の属性など、様々な臨界パラメータのニュアンスド効果を探求している。 特に、我々はベクトル量子化損失に注目し、他のハイパーパラメータと損失成分(gan損失)を固定している。 これは離散的潜在空間のより深い理解と、その大きさが再構成にどのように影響するかを探究するために行われた。 しかし,本研究の結果は既存のベンチマークを上回るものではないものの,より小さなデータセットに対するVQGANの挙動,特にアーティファクト,コードブックサイズ最適化,主成分分析(PCA)との比較分析について,大きな光を当てた。 この研究はまた、2次元の位置エンコーディングを導入することで有望な方向性を明らかにし、明快さと過剰フィットのバランスに関して、アーチファクトの著しい削減と洞察を明らかにする。

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