論文の概要: GANs Conditioning Methods: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15640v1
- Date: Wed, 28 Aug 2024 08:52:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 16:43:13.072682
- Title: GANs Conditioning Methods: A Survey
- Title（参考訳）: GANsコンディショニング手法:サーベイ
- Authors: Anis Bourou, Auguste Genovesio, Valérie Mezger,
- Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は、様々な分野で広く普及している。
多くの実用的な応用では、生成した出力を正確に制御する必要があるため、条件付きGAN(cGAN)の開発につながっている。
本稿では,GANの条件付け手法を概説し,各手法の特徴を探求し,その特異なメカニズムと理論的基礎を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9558392439655012
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, Generative Adversarial Networks (GANs) have seen significant advancements, leading to their widespread adoption across various fields. The original GAN architecture enables the generation of images without any specific control over the content, making it an unconditional generation process. However, many practical applications require precise control over the generated output, which has led to the development of conditional GANs (cGANs) that incorporate explicit conditioning to guide the generation process. cGANs extend the original framework by incorporating additional information (conditions), enabling the generation of samples that adhere to that specific criteria. Various conditioning methods have been proposed, each differing in how they integrate the conditioning information into both the generator and the discriminator networks. In this work, we review the conditioning methods proposed for GANs, exploring the characteristics of each method and highlighting their unique mechanisms and theoretical foundations. Furthermore, we conduct a comparative analysis of these methods, evaluating their performance on various image datasets. Through these analyses, we aim to provide insights into the strengths and limitations of various conditioning techniques, guiding future research and application in generative modeling.
- Abstract（参考訳）: 近年、GAN(Generative Adversarial Networks)は大きな進歩を遂げ、様々な分野で広く普及している。
オリジナルのGANアーキテクチャでは、コンテンツに対して特定の制御をせずに画像を生成することが可能であり、無条件生成プロセスとなっている。
しかし、多くの実用的な応用では、生成した出力を正確に制御する必要があるため、明示的な条件付けを組み込んだ条件付きGAN(cGAN)が開発され、生成プロセスが導かれるようになった。
cGANは、追加情報(条件)を組み込むことで、元のフレームワークを拡張し、その特定の基準に準拠したサンプルの生成を可能にする。
様々な条件付け手法が提案され、それぞれ、条件付け情報をジェネレータと識別器ネットワークの両方に統合する方法が異なる。
本稿では,GANの条件付け手法を概説し,各手法の特徴を探求し,その特異なメカニズムと理論的基礎を明らかにする。
さらに、これらの手法の比較分析を行い、その性能を様々な画像データセット上で評価する。
これらの分析を通して,様々な条件付け手法の強みと限界についての洞察を提供することを目標とし,生成モデリングにおける今後の研究と応用を導くことを目的とする。
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