論文の概要: Improving Few-shot Image Generation by Structural Discrimination and
Textural Modulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16110v1
- Date: Wed, 30 Aug 2023 16:10:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-31 12:53:59.791425
- Title: Improving Few-shot Image Generation by Structural Discrimination and
Textural Modulation
- Title(参考訳): 構造識別とテクスチャ変調による少数ショット画像生成の改善
- Authors: Mengping Yang, Zhe Wang, Wenyi Feng, Qian Zhang, Ting Xiao
- Abstract要約: 画像生成の目的は、このカテゴリからいくつかの画像が与えられた場合、あるカテゴリに対して可塑性で多様な画像を生成することである。
既存のアプローチでは、異なる画像をグローバルに補間するか、事前に定義された係数で局所表現を融合する。
本稿では,内部局所表現に外部意味信号を注入する新しいメカニズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.389698647141296
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Few-shot image generation, which aims to produce plausible and diverse images
for one category given a few images from this category, has drawn extensive
attention. Existing approaches either globally interpolate different images or
fuse local representations with pre-defined coefficients. However, such an
intuitive combination of images/features only exploits the most relevant
information for generation, leading to poor diversity and coarse-grained
semantic fusion. To remedy this, this paper proposes a novel textural
modulation (TexMod) mechanism to inject external semantic signals into internal
local representations. Parameterized by the feedback from the discriminator,
our TexMod enables more fined-grained semantic injection while maintaining the
synthesis fidelity. Moreover, a global structural discriminator (StructD) is
developed to explicitly guide the model to generate images with reasonable
layout and outline. Furthermore, the frequency awareness of the model is
reinforced by encouraging the model to distinguish frequency signals. Together
with these techniques, we build a novel and effective model for few-shot image
generation. The effectiveness of our model is identified by extensive
experiments on three popular datasets and various settings. Besides achieving
state-of-the-art synthesis performance on these datasets, our proposed
techniques could be seamlessly integrated into existing models for a further
performance boost.
- Abstract(参考訳): このカテゴリのいくつかの画像が与えられた1つのカテゴリに対して、可塑性で多様な画像を生成することを目的とした画像生成は、広く注目を集めている。
既存のアプローチでは、異なるイメージをグローバルに補間するか、あらかじめ定義された係数で局所表現を融合する。
しかし、このような直感的な画像と特徴の組み合わせは、生成に最も関連する情報のみを利用するため、多様性の低さと粗い粒度のセマンティクス融合につながる。
そこで本稿では,外部意味信号を内部局所表現に注入する新しいテクスチャ変調(texmod)機構を提案する。
識別器からのフィードバックによってパラメータ化され、我々のTexModはよりきめ細かいセマンティックインジェクションを合成の忠実さを維持しながら実現できる。
さらに,グローバルな構造判別器(StructD)を開発し,合理的なレイアウトとアウトラインを持つ画像を生成する。
さらに、モデルに周波数信号の識別を促すことにより、モデルの周波数認識を強化する。
これらの技術と合わせて,数ショット画像生成のための斬新で効果的なモデルを構築した。
本モデルの有効性は,3つの一般的なデータセットと様々な設定に関する広範な実験によって同定される。
これらのデータセットで最先端の合成性能を実現するだけでなく、提案手法を既存のモデルにシームレスに統合することで、さらなるパフォーマンス向上を図ることができる。
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