論文の概要: Comparative Analysis of Generative Models: Enhancing Image Synthesis with VAEs, GANs, and Stable Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08751v1
- Date: Fri, 16 Aug 2024 13:50:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 15:14:04.814607
- Title: Comparative Analysis of Generative Models: Enhancing Image Synthesis with VAEs, GANs, and Stable Diffusion
- Title（参考訳）: 生成モデルの比較分析:VAE、GAN、安定拡散による画像合成の強化
- Authors: Sanchayan Vivekananthan,
- Abstract要約: 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE),GAN(Generative Adversarial Networks),安定拡散(Stable Diffusion)の3つの主要な生成モデルについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper examines three major generative modelling frameworks: Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs), and Stable Diffusion models. VAEs are effective at learning latent representations but frequently yield blurry results. GANs can generate realistic images but face issues such as mode collapse. Stable Diffusion models, while producing high-quality images with strong semantic coherence, are demanding in terms of computational resources. Additionally, the paper explores how incorporating Grounding DINO and Grounded SAM with Stable Diffusion improves image accuracy by utilising sophisticated segmentation and inpainting techniques. The analysis guides on selecting suitable models for various applications and highlights areas for further research.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE),GAN(Generative Adversarial Networks),安定拡散モデルという,3つの主要な生成モデルフレームワークについて検討する。
VAEは潜在表現を学習するのに有効であるが、しばしばぼやけた結果が得られる。
GANはリアルなイメージを生成することができるが、モード崩壊などの問題に直面している。
安定拡散モデルは、強いセマンティックコヒーレンスを持つ高品質な画像を生成する一方で、計算資源の観点から要求されている。
さらに, グラウンディングDINOとグラウンドドSAMを安定拡散に組み込むことによって, 高度なセグメンテーションとインペイント技術を用いて, 画像の精度を向上させる方法について検討した。
分析は様々な応用に適したモデルの選択をガイドし、さらなる研究のための領域をハイライトする。
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