論文の概要: Rejection Sampling IMLE: Designing Priors for Better Few-Shot Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17439v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 00:19:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 23:40:01.152994
• Title: Rejection Sampling IMLE: Designing Priors for Better Few-Shot Image Synthesis
• Title（参考訳）: リジェクションサンプリングIMLE:より優れたFew-Shot画像のための事前設計 合成
• Authors: Chirag Vashist, Shichong Peng, Ke Li
• Abstract要約: 新たな研究分野は、限られたトレーニングデータで深層生成モデルを学ぶことを目的としている。 トレーニングに使用する事前分布を変更する新しいアプローチであるRS-IMLEを提案する。 これにより、既存のGANやIMLEベースの手法に比べて画質が大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.234618871984921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: An emerging area of research aims to learn deep generative models with limited training data. Prior generative models like GANs and diffusion models require a lot of data to perform well, and their performance degrades when they are trained on only a small amount of data. A recent technique called Implicit Maximum Likelihood Estimation (IMLE) has been adapted to the few-shot setting, achieving state-of-the-art performance. However, current IMLE-based approaches encounter challenges due to inadequate correspondence between the latent codes selected for training and those drawn during inference. This results in suboptimal test-time performance. We theoretically show a way to address this issue and propose RS-IMLE, a novel approach that changes the prior distribution used for training. This leads to substantially higher quality image generation compared to existing GAN and IMLE-based methods, as validated by comprehensive experiments conducted on nine few-shot image datasets.
• Abstract（参考訳）: 新たな研究分野は、限られたトレーニングデータで深層生成モデルを学ぶことを目的としている。 GANや拡散モデルのような以前の生成モデルでは、パフォーマンス向上のために大量のデータが必要であり、そのパフォーマンスは、少量のデータでのみトレーニングされた時に低下する。 Implicit Maximum Likelihood Estimation (IMLE)と呼ばれる最近の技術は、数ショット設定に適応し、最先端のパフォーマンスを実現している。 しかし、現在のIMLEベースのアプローチは、トレーニング用に選択された潜時符号と推論中に描画された符号との不適切な対応により、課題に直面する。 これにより、最適なテスト時間性能が得られる。 理論的には、この問題に対処する方法を示し、トレーニングに使用する事前分布を変更する新しいアプローチであるRS-IMLEを提案する。 これは既存のGANやIMLEベースの手法と比較して、9つの数枚の画像データセットで実施された包括的な実験によって検証され、かなり高品質な画像生成につながる。

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