論文の概要: LFS-GAN: Lifelong Few-Shot Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11917v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 05:03:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 15:48:40.853340
• Title: LFS-GAN: Lifelong Few-Shot Image Generation
• Title（参考訳）: LFS-GANの長寿命画像生成
• Authors: Juwon Seo, Ji-Su Kang, Gyeong-Moon Park
• Abstract要約: 生成モデル(GAN)は、タスク毎のサンプル数だけを使用してタスクのシーケンスを学習する。 生涯にわたるGANに関する既存の研究では、破滅的な忘れ込みを防ぐための変調に基づく方法が提案されている。 限られたデータから高忠実で多様な画像を生成することができるライフロングFew-Shot GAN(LFS-GAN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.824064631226058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We address a challenging lifelong few-shot image generation task for the first time. In this situation, a generative model learns a sequence of tasks using only a few samples per task. Consequently, the learned model encounters both catastrophic forgetting and overfitting problems at a time. Existing studies on lifelong GANs have proposed modulation-based methods to prevent catastrophic forgetting. However, they require considerable additional parameters and cannot generate high-fidelity and diverse images from limited data. On the other hand, the existing few-shot GANs suffer from severe catastrophic forgetting when learning multiple tasks. To alleviate these issues, we propose a framework called Lifelong Few-Shot GAN (LFS-GAN) that can generate high-quality and diverse images in lifelong few-shot image generation task. Our proposed framework learns each task using an efficient task-specific modulator - Learnable Factorized Tensor (LeFT). LeFT is rank-constrained and has a rich representation ability due to its unique reconstruction technique. Furthermore, we propose a novel mode seeking loss to improve the diversity of our model in low-data circumstances. Extensive experiments demonstrate that the proposed LFS-GAN can generate high-fidelity and diverse images without any forgetting and mode collapse in various domains, achieving state-of-the-art in lifelong few-shot image generation task. Surprisingly, we find that our LFS-GAN even outperforms the existing few-shot GANs in the few-shot image generation task. The code is available at Github.
• Abstract（参考訳）: 我々は、初めて挑戦的な生涯の少数ショット画像生成タスクに対処した。 このような状況下では、生成モデルはタスク毎のサンプル数だけを使用してタスクのシーケンスを学習する。 その結果、学習モデルは破滅的な忘れと過度な問題に一度に遭遇する。 生涯ganに関する既存の研究は、壊滅的な忘れることを防ぐための変調に基づく方法を提案している。 しかし、それらはかなりの追加パラメータを必要とし、限られたデータから高忠実度で多様な画像を生成することができない。 一方、既存の数発のganは、複数のタスクを学習するときに深刻な壊滅的な忘れに苦しむ。 そこで本稿では,この課題を解消するために,lng(lifelong few-shot gan,lfs-gan)というフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,効率的なタスク固有変調器-Learningable Factorized Tensor (LeFT) を用いて各タスクを学習する。 LeFTはランク制約があり、独自の再構築技術により豊かな表現能力を有する。 さらに,低データ環境下でのモデルの多様性向上のために,損失を求める新しいモードを提案する。 広汎な実験により,LFS-GANは,様々な領域で忘れられ,モードが崩れることなく,高忠実で多様な画像を生成できることが実証された。 驚くべきことに、私たちのLFS-GANは、数ショットの画像生成タスクにおいて、既存の数ショットのGANよりも優れています。 コードはgithubで入手できる。

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