論文の概要: Rethinking Image Skip Connections in StyleGAN2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05527v1
• Date: Mon, 8 Jul 2024 00:21:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 17:29:37.351675
• Title: Rethinking Image Skip Connections in StyleGAN2
• Title（参考訳）: StyleGAN2におけるイメージスキップ接続の再考
• Authors: Seung Park, Yong-Goo Shin,
• Abstract要約: スタイルGANモデルは画像合成の分野で大きな注目を集めている。 イメージスキップ接続の採用は、従来の残留接続よりも好まれる。 本稿では,画像合成の品質を大幅に向上させる画像圧縮接続を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.929956715430167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various models based on StyleGAN have gained significant traction in the field of image synthesis, attributed to their robust training stability and superior performances. Within the StyleGAN framework, the adoption of image skip connection is favored over the traditional residual connection. However, this preference is just based on empirical observations; there has not been any in-depth mathematical analysis on it yet. To rectify this situation, this brief aims to elucidate the mathematical meaning of the image skip connection and introduce a groundbreaking methodology, termed the image squeeze connection, which significantly improves the quality of image synthesis. Specifically, we analyze the image skip connection technique to reveal its problem and introduce the proposed method which not only effectively boosts the GAN performance but also reduces the required number of network parameters. Extensive experiments on various datasets demonstrate that the proposed method consistently enhances the performance of state-of-the-art models based on StyleGAN. We believe that our findings represent a vital advancement in the field of image synthesis, suggesting a novel direction for future research and applications.
• Abstract（参考訳）: StyleGANに基づく様々なモデルは、その堅牢なトレーニング安定性と優れた性能のために、画像合成の分野で大きな注目を集めている。 StyleGANフレームワーク内では、従来の残留接続よりも、イメージスキップ接続の採用が好まれている。 しかし、この選好は経験的な観察に基づいているだけであり、まだ詳細な数学的分析は行われていない。 この状況の是正を目的として, 画像スキップ接続の数学的意味を解明し, 画像圧縮接続と呼ばれる画期的な手法を導入し, 画像合成の質を著しく向上させる。 具体的には,画像スキップ接続手法を解析して問題を明らかにするとともに,GAN性能を効果的に向上するだけでなく,ネットワークパラメータの必要量を削減する手法を提案する。 各種データセットに対する大規模な実験により,提案手法はStyleGANに基づく最先端モデルの性能を継続的に向上することを示した。 本研究は,画像合成分野における重要な進歩を示すものであり,今後の研究・応用に向けた新たな方向性を示唆するものである。

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