Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Consistency-Based Image Generation via Adversarialy-Trained Classification and Energy-Based Discrimination

論文の概要: Enhancing Consistency-Based Image Generation via Adversarialy-Trained Classification and Energy-Based Discrimination

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16260v1
Date: Sat, 25 May 2024 14:53:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 22:17:06.196943
Title: Enhancing Consistency-Based Image Generation via Adversarialy-Trained Classification and Energy-Based Discrimination
Title（参考訳）: 適応的分類とエネルギーに基づく識別による一貫性に基づく画像生成の促進
Authors: Shelly Golan, Roy Ganz, Michael Elad,
Abstract要約: 本稿では,一貫性に基づく画像の生成を後処理する新しい手法を提案し,その知覚的品質を向上させる。本手法では,両部位を逆向きに訓練する共同分類器-識別器モデルを用いる。このジョイントマシンの指導の下で、サンプル特異的な投影勾配を用いることで、合成画像を洗練し、ImageNet 64x64データセット上でFIDスコアを改良した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.238373528922194
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The recently introduced Consistency models pose an efficient alternative to diffusion algorithms, enabling rapid and good quality image synthesis. These methods overcome the slowness of diffusion models by directly mapping noise to data, while maintaining a (relatively) simpler training. Consistency models enable a fast one- or few-step generation, but they typically fall somewhat short in sample quality when compared to their diffusion origins. In this work we propose a novel and highly effective technique for post-processing Consistency-based generated images, enhancing their perceptual quality. Our approach utilizes a joint classifier-discriminator model, in which both portions are trained adversarially. While the classifier aims to grade an image based on its assignment to a designated class, the discriminator portion of the very same network leverages the softmax values to assess the proximity of the input image to the targeted data manifold, thereby serving as an Energy-based Model. By employing example-specific projected gradient iterations under the guidance of this joint machine, we refine synthesized images and achieve an improved FID scores on the ImageNet 64x64 dataset for both Consistency-Training and Consistency-Distillation techniques.
Abstract（参考訳）: 最近導入されたConsistencyモデルは拡散アルゴリズムの代替として効率的であり、高速で高品質な画像合成を可能にする。これらの手法は、(比較的)単純なトレーニングを維持しながら、ノイズを直接データにマッピングすることで拡散モデルの遅さを克服する。一貫性モデルは高速な1段階または数段階の生成を可能にするが、通常は拡散起源と比較してサンプル品質がやや低下する。本研究では,一貫性に基づく画像の生成を後処理し,その知覚的品質を向上させる手法を提案する。本手法では,両部位を逆向きに訓練する共同分類器-識別器モデルを用いる。分類器は、指定されたクラスへの割り当てに基づいて画像を分類することを目的としているが、全く同じネットワークの判別部は、ソフトマックス値を活用して、入力画像と対象データ多様体との近接性を評価し、エネルギーベースモデルとして機能する。このジョイントマシンの指導のもと、サンプル特異的な勾配反復を用いて、合成画像を洗練し、一貫性-評価と一貫性-蒸留の両方のためのImageNet 64x64データセット上で改良されたFIDスコアを得る。

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