論文の概要: Imbalance-Robust and Sampling-Efficient Continuous Conditional GANs via Adaptive Vicinity and Auxiliary Regularization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01725v1
- Date: Sun, 03 Aug 2025 11:36:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-05 18:25:22.031233
- Title: Imbalance-Robust and Sampling-Efficient Continuous Conditional GANs via Adaptive Vicinity and Auxiliary Regularization
- Title（参考訳）: 適応振動と補助正則化による不均衡とサンプリング効率の連続条件付きGAN
- Authors: Xin Ding, Yun Chen, Yongwei Wang, Kao Zhang, Sen Zhang, Peibei Cao, Xiangxue Wang,
- Abstract要約: CcGAN(Continuous Conditional Generative Adversarial Network)とCCDM(Continuous Conditional Diffusion Model)
CcGANは固定サイズ近傍の制約によりデータ不均衡に悩まされ、CCDMは計算コストのかかる反復サンプリングを必要とする。
1) GANフレームワークのネイティブワンステップ生成を活用してCCDMのサンプリングボトルネックを克服し、(2)データ不均衡を特にターゲットとする2つの新しいコンポーネントを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.089235746843915
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Recent advances in conditional generative modeling have introduced Continuous conditional Generative Adversarial Network (CcGAN) and Continuous Conditional Diffusion Model (CCDM) for estimating high-dimensional data distributions conditioned on scalar, continuous regression labels (e.g., angles, ages, or temperatures). However, these approaches face fundamental limitations: CcGAN suffers from data imbalance due to fixed-size vicinity constraints, while CCDM requires computationally expensive iterative sampling. We present CcGAN-AVAR, an enhanced CcGAN framework that addresses both challenges: (1) leveraging the GAN framework's native one-step generation to overcome CCDMs' sampling bottleneck (achieving 300x-2000x faster inference), while (2) two novel components specifically target data imbalance - an adaptive vicinity mechanism that dynamically adjusts vicinity's size, and a multi-task discriminator that constructs two regularization terms (through auxiliary regression and density ratio estimation) to significantly improve generator training. Extensive experiments on four benchmark datasets (64x64 to 192x192 resolution) across eight challenging imbalanced settings demonstrate that CcGAN-AVAR achieves state-of-the-art generation quality while maintaining sampling efficiency.
- Abstract（参考訳）: 連続条件生成モデル(CcGAN)と連続条件拡散モデル(CCDM)は、スカラー、連続回帰ラベル(例えば、角度、年齢、温度)に条件付された高次元データ分布を推定する。
CcGANはデータ不均衡に悩まされており、CCDMは計算コストのかかる反復サンプリングを必要とする。
1) GANフレームワークのネイティブワンステップ生成を利用してCCDMのサンプリングボトルネックを克服し(300x-2000倍高速な推論)、(2)データ不均衡を特にターゲットとする2つの新しいコンポーネント - 周辺サイズを動的に調整するアダプティブニアメカニズム - と、2つの正規化用語(回帰回帰と密度比推定による)を構築し、ジェネレータトレーニングを著しく改善するマルチタスク・ディクリミネータ - CcGAN-AVARを提案する。
4つのベンチマークデータセット(64x64から192x192の解像度)に対する8つの挑戦的な不均衡な設定に対する大規模な実験は、CcGAN-AVARがサンプリング効率を維持しながら最先端の生成品質を達成することを示した。
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