論文の概要: Latent Representation Matters: Human-like Sketches in One-shot Drawing Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06079v1
• Date: Mon, 10 Jun 2024 07:52:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-11 14:37:02.516532
• Title: Latent Representation Matters: Human-like Sketches in One-shot Drawing Tasks
• Title（参考訳）: 潜在表現事項:一発描画作業における人間のようなスケッチ
• Authors: Victor Boutin, Rishav Mukherji, Aditya Agrawal, Sabine Muzellec, Thomas Fel, Thomas Serre, Rufin VanRullen,
• Abstract要約: 我々は、異なる誘導バイアスが潜在拡散モデル(LDM)の潜時空間をどのように形成するかを研究する。 冗長性の低減とプロトタイプベース正規化によるLCDが, ほぼ人間に近い図形を生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.328499301244708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans can effortlessly draw new categories from a single exemplar, a feat that has long posed a challenge for generative models. However, this gap has started to close with recent advances in diffusion models. This one-shot drawing task requires powerful inductive biases that have not been systematically investigated. Here, we study how different inductive biases shape the latent space of Latent Diffusion Models (LDMs). Along with standard LDM regularizers (KL and vector quantization), we explore supervised regularizations (including classification and prototype-based representation) and contrastive inductive biases (using SimCLR and redundancy reduction objectives). We demonstrate that LDMs with redundancy reduction and prototype-based regularizations produce near-human-like drawings (regarding both samples' recognizability and originality) -- better mimicking human perception (as evaluated psychophysically). Overall, our results suggest that the gap between humans and machines in one-shot drawings is almost closed.
• Abstract（参考訳）: 人間は1つの模範から新しいカテゴリーを熱心に描き出すことができる。 しかし、このギャップは近年の拡散モデルの発展とともに閉ざされ始めている。 このワンショット描画タスクは、体系的に研究されていない強力な帰納的バイアスを必要とする。 本稿では, 遅延拡散モデル (LDM) の潜在空間を, 異なる帰納バイアスがいかに形成するかを考察する。 標準 LDM 正規化器 (KL とベクトル量子化) とともに、教師付き正規化 (分類とプロトタイプベース表現を含む) と対照的な帰納バイアス (SimCLR と冗長化目標) を探索する。 筆者らは, 冗長性の低下とプロトタイプベース正規化によるLCDが, ほぼ人間に近い図面(サンプルの認識性と独創性の両方を考慮)を生成し, 人間の知覚を模倣する(精神物理学的に評価される)ことを実証した。 全体としては、単発描画における人間と機械のギャップはほぼ閉ざされていることを示唆している。

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