論文の概要: ObjBlur: A Curriculum Learning Approach With Progressive Object-Level Blurring for Improved Layout-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07564v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 08:50:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 14:39:15.956163
• Title: ObjBlur: A Curriculum Learning Approach With Progressive Object-Level Blurring for Improved Layout-to-Image Generation
• Title（参考訳）: ObjBlur: 改善されたレイアウト・ツー・イメージ生成のためのプログレッシブ・オブジェクト・レベル・ブラリングによるカリキュラム学習アプローチ
• Authors: Stanislav Frolov, Brian B. Moser, Sebastian Palacio, Andreas Dengel,
• Abstract要約: レイアウト・ツー・イメージ生成モデルを改善するための新しいカリキュラム学習手法であるBlurを提案する。 提案手法は,プログレッシブオブジェクトレベルのぼかしをベースとして,トレーニングを効果的に安定化し,生成画像の品質を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.645341879105626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present ObjBlur, a novel curriculum learning approach to improve layout-to-image generation models, where the task is to produce realistic images from layouts composed of boxes and labels. Our method is based on progressive object-level blurring, which effectively stabilizes training and enhances the quality of generated images. This curriculum learning strategy systematically applies varying degrees of blurring to individual objects or the background during training, starting from strong blurring to progressively cleaner images. Our findings reveal that this approach yields significant performance improvements, stabilized training, smoother convergence, and reduced variance between multiple runs. Moreover, our technique demonstrates its versatility by being compatible with generative adversarial networks and diffusion models, underlining its applicability across various generative modeling paradigms. With ObjBlur, we reach new state-of-the-art results on the complex COCO and Visual Genome datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,レイアウト・ツー・イメージ生成モデルを改善するための新しいカリキュラム学習手法であるObjBlurを提案する。 提案手法は,プログレッシブオブジェクトレベルのぼかしをベースとして,トレーニングを効果的に安定化し,生成画像の品質を向上させる。 このカリキュラム学習戦略は、訓練中の個々の対象や背景に対して、強いぼやけから徐々にクリーンな画像に至るまで、様々なレベルのぼやけを体系的に適用する。 その結果, 本手法は, 性能向上, 安定トレーニング, よりスムーズな収束, 複数ラン間のばらつきの低減をもたらすことがわかった。 さらに, 提案手法は, 生成的対向ネットワークや拡散モデルと互換性があり, 様々な生成的モデリングパラダイムにまたがって適用可能であることを示す。 ObjBlurでは、複雑なCOCOとVisual Genomeデータセットの最先端結果に到達します。

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