論文の概要: Revisiting DDIM Inversion for Controlling Defect Generation by Disentangling the Background

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16767v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 04:05:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:50.954002
• Title: Revisiting DDIM Inversion for Controlling Defect Generation by Disentangling the Background
• Title（参考訳）: 背景のアンタングリングによる欠陥発生制御のためのDDIMインバージョンの再検討
• Authors: Youngjae Cho, Gwangyeol Kim, Sirojbek Safarov, Seongdeok Bang, Jaewoo Park,
• Abstract要約: 異常検出において、異常データの不足は、ディープニューラルネットワーク表現を効果的に活用する上での課題となる。 本稿では,欠陥の認知に影響を及ぼす背景と欠陥の関係をモデル化することを提案する。 提案手法は,対象の通常の画像に不変な背景を持つ欠陥を生じさせることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.247863056798329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In anomaly detection, the scarcity of anomalous data compared to normal data poses a challenge in effectively utilizing deep neural network representations to identify anomalous features. From a data-centric perspective, generative models can solve this data imbalance issue by synthesizing anomaly datasets. Although previous research tried to enhance the controllability and quality of generating defects, they do not consider the relation between background and defect. Since the defect depends on the object's background (i.e., the normal part of an object), training only the defect area cannot utilize the background information, and even generation can be biased depending on the mask information. In addition, controlling logical anomalies should consider the dependency between background and defect areas (e.g., orange colored defect on a orange juice bottle). In this paper, our paper proposes modeling a relationship between the background and defect, where background affects denoising defects; however, the reverse is not. We introduce the regularizing term to disentangle denoising background from defects. From the disentanglement loss, we rethink defect generation with DDIM Inversion, where we generate the defect on the target normal image. Additionally, we theoretically prove that our methodology can generate a defect on the target normal image with an invariant background. We demonstrate our synthetic data is realistic and effective in several experiments.
• Abstract（参考訳）: 異常検出において、正常データと比較して異常データの不足は、深いニューラルネットワーク表現を効果的に活用して異常な特徴を識別する上での課題となる。 データ中心の観点からは、生成モデルは異常データセットを合成することで、このデータ不均衡問題を解決することができる。 従来の研究では, 欠陥発生の制御性と品質の向上が試みられたが, 背景と欠陥の関係は考慮されていない。 欠陥は、対象の背景(例えば、対象の通常の部分)に依存するため、欠陥領域のみのトレーニングは、背景情報を利用することができず、マスク情報に応じて発生も偏りが生じる。 さらに、論理的異常を制御するには、背景領域と欠陥領域(オレンジジュースボトルのオレンジ色欠陥など)の依存性を考慮する必要がある。 本稿では,背景と欠陥の関係をモデル化することを提案する。 欠陥から脱臭の背景を乱すために正規化という用語を導入する。 歪み損失から、DDIM逆転による欠陥生成を再考し、対象の正常画像の欠陥を生成する。 さらに,本手法は,不変背景を持つ対象の通常の画像に欠陥を生じさせることができることを理論的に証明する。 いくつかの実験で、我々の合成データが現実的で効果的であることを実証した。

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