論文の概要: GeoPos: A Minimal Positional Encoding for Enhanced Fine-Grained Details in Image Synthesis Using Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01951v2
• Date: Thu, 05 Dec 2024 17:31:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:38:35.295361
• Title: GeoPos: A Minimal Positional Encoding for Enhanced Fine-Grained Details in Image Synthesis Using Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: GeoPos:畳み込みニューラルネットワークを用いた画像合成における細粒度詳細化のための最小位置符号化
• Authors: Mehran Hosseini, Peyman Hosseini,
• Abstract要約: 複雑な幾何学的特徴を再現する画像生成モデルの永続的不備は、ほぼ10年間にわたって進行中の問題であった。 本稿では,この問題を幾何的能力の畳み込み層を拡大することにより緩和する方法について述べる。 本研究では,拡散モデル,GAN,変分オートエンコーダ(VAE)によって生成された画像の品質を大幅に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The enduring inability of image generative models to recreate intricate geometric features, such as those present in human hands and fingers has been an ongoing problem in image generation for nearly a decade. While strides have been made by increasing model sizes and diversifying training datasets, this issue remains prevalent across all models, from denoising diffusion models to Generative Adversarial Networks (GAN), pointing to a fundamental shortcoming in the underlying architectures. In this paper, we demonstrate how this problem can be mitigated by augmenting convolution layers geometric capabilities through providing them with a single input channel incorporating the relative n-dimensional Cartesian coordinate system. We show this drastically improves quality of images generated by Diffusion Models, GANs, and Variational AutoEncoders (VAE).
• Abstract（参考訳）: 画像生成モデルが人間の手や指にあるような複雑な幾何学的特徴を再現できないことは、画像生成において10年近く続いている問題である。 モデルのサイズを拡大し、トレーニングデータセットを多様化することで、努力が続けられてきたが、この問題は拡散モデルからGAN(Generative Adversarial Networks)まで、すべてのモデルで広く行き渡っている。 本稿では, 相対的なn次元カルト座標系を組み込んだ単一入力チャネルを提供することにより, 畳み込み層を幾何的に拡張することにより, この問題を緩和できることを示す。 本研究では,拡散モデル,GAN,変分オートエンコーダ(VAE)によって生成された画像の品質を大幅に向上させることを示す。

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