論文の概要: SemFlow: Binding Semantic Segmentation and Image Synthesis via Rectified Flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20282v2
- Date: Sat, 23 Nov 2024 09:06:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:15:36.210883
- Title: SemFlow: Binding Semantic Segmentation and Image Synthesis via Rectified Flow
- Title（参考訳）: SemFlow: 正規化フローによるセマンティックセグメンテーションと画像合成
- Authors: Chaoyang Wang, Xiangtai Li, Lu Qi, Henghui Ding, Yunhai Tong, Ming-Hsuan Yang,
- Abstract要約: セマンティックセグメンテーション(Semantic segmentation)とセマンティックイメージ合成(Semantic image synthesis)は、視覚知覚と生成において代表的なタスクである。
我々は、統一されたフレームワーク(SemFlow)を提案し、それらを2つの逆問題としてモデル化する。
実験の結果,セマンティックセグメンテーションとセマンティック画像合成タスクにおいて,セマンティックセグメンテーションと競合する結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.90853153808987
- License:
- Abstract: Semantic segmentation and semantic image synthesis are two representative tasks in visual perception and generation. While existing methods consider them as two distinct tasks, we propose a unified framework (SemFlow) and model them as a pair of reverse problems. Specifically, motivated by rectified flow theory, we train an ordinary differential equation (ODE) model to transport between the distributions of real images and semantic masks. As the training object is symmetric, samples belonging to the two distributions, images and semantic masks, can be effortlessly transferred reversibly. For semantic segmentation, our approach solves the contradiction between the randomness of diffusion outputs and the uniqueness of segmentation results. For image synthesis, we propose a finite perturbation approach to enhance the diversity of generated results without changing the semantic categories. Experiments show that our SemFlow achieves competitive results on semantic segmentation and semantic image synthesis tasks. We hope this simple framework will motivate people to rethink the unification of low-level and high-level vision.
- Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションとセマンティック画像合成は視覚知覚と生成における2つの代表的なタスクである。
既存の手法ではこれらを2つの異なるタスクとみなすが、統一されたフレームワーク(SemFlow)を提案し、逆問題としてモデル化する。
具体的には, 正規微分方程式(ODE)モデルを用いて, 実画像の分布とセマンティックマスクを伝達する。
トレーニング対象が対称であるため、イメージとセマンティックマスクの2つの分布に属するサンプルは、無理なく可逆的に転送することができる。
セグメンテーションでは,拡散出力のランダム性とセグメンテーション結果の特異性との矛盾を解消する。
画像合成において, 意味的カテゴリを変更することなく, 生成結果の多様性を高めるための有限摂動手法を提案する。
実験の結果,セマンティックセグメンテーションとセマンティック画像合成タスクにおいて,セマンティックセグメンテーションと競合する結果が得られた。
このシンプルなフレームワークが、低レベルかつ高レベルのビジョンの統合を再考する動機になることを期待しています。
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