Fugu-MT 論文翻訳(概要): HypDAE: Hyperbolic Diffusion Autoencoders for Hierarchical Few-shot Image Generation

論文の概要: HypDAE: Hyperbolic Diffusion Autoencoders for Hierarchical Few-shot Image Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17784v2
Date: Fri, 05 Sep 2025 02:09:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.057774
Title: HypDAE: Hyperbolic Diffusion Autoencoders for Hierarchical Few-shot Image Generation
Title（参考訳）: HypDAE:階層的なFewショット画像生成のための双曲拡散オートエンコーダ
Authors: Lingxiao Li, Kaixuan Fan, Boqing Gong, Xiangyu Yue,
Abstract要約: 少ないショット画像生成は、そのクラスでいくつか例を挙げると、目に見えないクラスに対して、多彩で高品質な画像を生成することを目的としている。本稿では,双曲空間における画像間の階層的関係を抽出する新しい手法として,双曲拡散オートエンコーダ(HypDAE)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.16985870309231
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Few-shot image generation aims to generate diverse and high-quality images for an unseen class given only a few examples in that class. A key challenge in this task is balancing category consistency and image diversity, which often compete with each other. Moreover, existing methods offer limited control over the attributes of newly generated images. In this work, we propose Hyperbolic Diffusion Autoencoders (HypDAE), a novel approach that operates in hyperbolic space to capture hierarchical relationships among images from seen categories. By leveraging pre-trained foundation models, HypDAE generates diverse new images for unseen categories with exceptional quality by varying stochastic subcodes or semantic codes. Most importantly, the hyperbolic representation introduces an additional degree of control over semantic diversity through the adjustment of radii within the hyperbolic disk. Extensive experiments and visualizations demonstrate that HypDAE significantly outperforms prior methods by achieving a better balance between preserving category-relevant features and promoting image diversity with limited data. Furthermore, HypDAE offers a highly controllable and interpretable generation process.
Abstract（参考訳）: 少ないショット画像生成は、そのクラスでいくつか例を挙げると、目に見えないクラスに対して、多彩で高品質な画像を生成することを目的としている。このタスクにおける重要な課題は、カテゴリの一貫性と画像の多様性のバランスです。さらに、既存の手法は、新たに生成された画像の属性を限定的に制御する。本研究では,ハイパーボリック空間における画像間の階層的関係を抽出する手法として,ハイパーボリック拡散オートエンコーダ(HypDAE)を提案する。事前訓練された基礎モデルを活用することで、HypDAEは、確率的なサブコードやセマンティックコードによって、異常な品質の未確認カテゴリのための多様な新しい画像を生成する。最も重要なことは、双曲型表現は双曲型円盤内のラジイの調整を通じて、意味的多様性に対する追加的な制御を導入することである。大規模な実験と可視化により、HypDAEは、カテゴリ関連特徴の保存と、限られたデータによる画像の多様性の促進のバランスを良くすることで、先行手法を著しく上回ることを示した。さらに、HypDAEは高度に制御可能で解釈可能な生成プロセスを提供する。

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