論文の概要: Personalized Representation from Personalized Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16156v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 18:59:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:21:20.271344
• Title: Personalized Representation from Personalized Generation
• Title（参考訳）: パーソナライズされた世代からのパーソナライズされた表現
• Authors: Shobhita Sundaram, Julia Chae, Yonglong Tian, Sara Beery, Phillip Isola,
• Abstract要約: 我々は、パーソナライズされた合成データを用いてパーソナライズされた表現を学習するという課題を定式化する。 提案手法は,多様な下流タスクに対するパーソナライズされた表現学習を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.848215621708235
• License:
• Abstract: Modern vision models excel at general purpose downstream tasks. It is unclear, however, how they may be used for personalized vision tasks, which are both fine-grained and data-scarce. Recent works have successfully applied synthetic data to general-purpose representation learning, while advances in T2I diffusion models have enabled the generation of personalized images from just a few real examples. Here, we explore a potential connection between these ideas, and formalize the challenge of using personalized synthetic data to learn personalized representations, which encode knowledge about an object of interest and may be flexibly applied to any downstream task relating to the target object. We introduce an evaluation suite for this challenge, including reformulations of two existing datasets and a novel dataset explicitly constructed for this purpose, and propose a contrastive learning approach that makes creative use of image generators. We show that our method improves personalized representation learning for diverse downstream tasks, from recognition to segmentation, and analyze characteristics of image generation approaches that are key to this gain.
• Abstract（参考訳）: 現代のビジョンモデルは、汎用的な下流タスクで優れている。 しかし、パーソナライズされた視覚タスクにどのように使用されるのかははっきりしない。 近年,T2I拡散モデルの進歩により,ごく少数の実例からパーソナライズされた画像の生成が可能となった。 本稿では、これらのアイデアの潜在的な関連性を探究し、目的物に関する知識を符号化し、対象物に関連するダウンストリームタスクに柔軟に適用できるパーソナライズされた合成データを用いて、パーソナライズされた表現を学ぶという課題を定式化する。 この課題に対して,既存の2つのデータセットと,この目的のために明示的に構築された新しいデータセットの再構成を含む評価スイートを導入し,画像ジェネレータを創造的に活用する対照的な学習手法を提案する。 提案手法は、認識からセグメンテーションまで多様な下流タスクに対するパーソナライズされた表現学習を改善し、この獲得の鍵となる画像生成アプローチの特徴を分析する。

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