論文の概要: Few-shot Image Generation via Information Transfer from the Built Geodesic Surface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01749v1
• Date: Wed, 3 Jan 2024 13:57:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 13:58:43.813144
• Title: Few-shot Image Generation via Information Transfer from the Built Geodesic Surface
• Title（参考訳）: 構築した測地表面からの情報伝達による少数撮影画像生成
• Authors: Yuexing Han and Liheng Ruan and Bing Wang
• Abstract要約: 構築地表面からの情報伝達法(ITBGS)を提案する。 FAGSモジュールでは、トレーニングデータセットからPre-Shape Spaceにイメージ機能を投影することで、擬似ソースドメインが生成される。 提案手法は,多種多様なセマンティックなデータセットにまたがって,最適な,あるいは同等な結果が得られることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.617962830559083
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Images generated by most of generative models trained with limited data often exhibit deficiencies in either fidelity, diversity, or both. One effective solution to address the limitation is few-shot generative model adaption. However, the type of approaches typically rely on a large-scale pre-trained model, serving as a source domain, to facilitate information transfer to the target domain. In this paper, we propose a method called Information Transfer from the Built Geodesic Surface (ITBGS), which contains two module: Feature Augmentation on Geodesic Surface (FAGS); Interpolation and Regularization (I\&R). With the FAGS module, a pseudo-source domain is created by projecting image features from the training dataset into the Pre-Shape Space, subsequently generating new features on the Geodesic surface. Thus, no pre-trained models is needed for the adaption process during the training of generative models with FAGS. I\&R module are introduced for supervising the interpolated images and regularizing their relative distances, respectively, to further enhance the quality of generated images. Through qualitative and quantitative experiments, we demonstrate that the proposed method consistently achieves optimal or comparable results across a diverse range of semantically distinct datasets, even in extremely few-shot scenarios.
• Abstract（参考訳）: 限られたデータで訓練されたほとんどの生成モデルで生成された画像は、忠実性、多様性、またはその両方に欠陥があることが多い。 この制限に対処する効果的な解決策の1つは、少数ショット生成モデル適応である。 しかし、アプローチのタイプは通常、ターゲットドメインへの情報転送を容易にするために、ソースドメインとして機能する大規模な事前訓練モデルに依存します。 本稿では,組込み測地表面からの情報伝達(itbgs)と呼ばれる2つのモジュール,すなわち測地表面上の特徴拡張(fags),補間と正規化(i\&r)を含む手法を提案する。 FAGSモジュールでは、トレーニングデータセットからPre-Shape Spaceにイメージ機能を投影して擬似ソースドメインを生成し、その後、Geodesic表面で新機能を生成する。 したがって、FAGSを用いた生成モデルのトレーニングにおいて、適応過程に事前訓練されたモデルは必要ない。 I\&Rモジュールは補間画像の監視と相対距離の調整のために導入され、生成画像の品質をさらに向上する。 定性的かつ定量的な実験を通じて,提案手法は,極めて少ないシナリオであっても,様々な意味論的に異なるデータセットにおいて,最適あるいは同等の結果を一貫して達成できることを実証する。

関連論文リスト

• Regularized Training with Generated Datasets for Name-Only Transfer of Vision-Language Models [36.59260354292177]
  近年のテキスト・画像生成の進歩により、研究者は生成モデルを用いて知覚モデルに適したデータセットを生成するようになった。 我々は、実際の画像にアクセスせずに、視覚言語モデルを特定の分類モデルに微調整することを目指している。 生成した画像の忠実度が高いにもかかわらず、生成したデータセットを用いてモデルを微調整すると、顕著な性能劣化が観測された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-08T10:43:49Z)
• Improving Diversity in Zero-Shot GAN Adaptation with Semantic Variations [61.132408427908175]
  0ショットのGAN適応は、よく訓練されたジェネレータを再利用して、目に見えないターゲットドメインの画像を合成することを目的としている。 実際の画像の代わりに1つの代表的テキスト機能しか持たないため、合成された画像は徐々に多様性を損なう。 そこで本研究では,CLIP空間における対象テキストの意味的変化を見つけるための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T08:12:28Z)
• SSMG: Spatial-Semantic Map Guided Diffusion Model for Free-form Layout-to-Image Generation [68.42476385214785]
  本稿では,レイアウトから派生した特徴写像を用いた空間意味マップガイド(SSMG)拡散モデルを提案する。 SSMGは,従来の研究に比べて空間的,意味的な制御性に優れた生成品質を実現する。 また,RSA(Relation-Sensitive Attention)機構とLSA(Location-Sensitive Attention)機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T04:09:12Z)
• DomainStudio: Fine-Tuning Diffusion Models for Domain-Driven Image Generation using Limited Data [20.998032566820907]
  本稿では,大規模ソースデータセット上で事前学習したDDPMを限定データを用いて対象ドメインに適応する新しいDomainStudioアプローチを提案する。 ソースドメインが提供する主題の多様性を維持し、ターゲットドメインに高品質で多様な適応型サンプルを取得するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-25T07:40:39Z)
• Federated Domain Generalization for Image Recognition via Cross-Client Style Transfer [60.70102634957392]
  ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、画像認識においてホットなトピックであり、目に見えないドメインでうまく機能する一般的なモデルを訓練することを目的としている。 本稿では,データサンプルを交換することなく,クロスクライアント型転送(CCST)による画像認識のための新しい領域一般化手法を提案する。 本手法は2つのDGベンチマーク(PACS, OfficeHome)とFL設定における大規模医用画像データセット(Camelyon17)において,最近のSOTA DG法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T13:15:55Z)
• InvGAN: Invertible GANs [88.58338626299837]
  InvGANはInvertible GANの略で、高品質な生成モデルの潜在空間に実際の画像を埋め込むことに成功した。 これにより、画像のインペイント、マージ、オンラインデータ拡張を実行できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-08T21:39:00Z)
• A Generic Approach for Enhancing GANs by Regularized Latent Optimization [79.00740660219256]
  本稿では,事前学習したGANを効果的かつシームレスに拡張できる,エミュレーティブモデル推論と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。 我々の基本的な考え方は、ワッサーシュタイン勾配流法を用いて与えられた要求に対する最適潜時分布を効率的に推算することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T05:22:50Z)
• Conditional Generation of Synthetic Geospatial Images from Pixel-level and Feature-level Inputs [0.0]
  画素レベル条件 (PLC) と特徴レベル条件 (FLC) を同時に条件付きで合成する条件生成モデル VAE-Info-cGAN を提案する。 提案モデルでは,道路網の時間的表現のみを条件に,異なる地理的位置をまたいだ様々な形態のマクロアグリゲーションを高精度に生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-11T06:58:19Z)
• Learning Deformable Image Registration from Optimization: Perspective, Modules, Bilevel Training and Beyond [62.730497582218284]
  マルチスケールの伝搬により微分同相モデルを最適化する,新しいディープラーニングベースのフレームワークを開発した。 我々は,脳MRIデータにおける画像-アトラス登録,肝CTデータにおける画像-画像登録を含む,3次元ボリュームデータセットにおける画像登録実験の2つのグループを実行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T03:23:45Z)

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。