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【論文読み】GCVAE-GAN Fine-Grained Image Generation t...
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Kazusa
January 26, 2018
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【論文読み】GCVAE-GAN Fine-Grained Image Generation through Asymmetric Training
Kazusa
January 26, 2018
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Transcript
CVAE-GAN Fine Grained Image Generation though Asymmetric Training 2018/1/26 AI開発部論文読み会
上総 虎智
0.Infomation
1.Introduction • あるIdentityを持った様々なカテゴリーの画像を生成したい • VAEとGANを組み合わせたモデルを提案する • しかし、ナイーブにはうまくいかない、なぜならばVAEの画像はぼやける からCriminatorが簡単に偽物と判別できる • 本物のデータ群の平均の特徴量とのL2距離を損失関数として採用
• 勾配消失が緩和される • Mean feature matching はモード崩壊を軽減するが、モード崩壊は完全 には防げない。ここにVAEとGANの組み合わせが効く。 -潜在空間と画像空間を明確に関連付ける -再構成誤差が画像の構造を保つ • よりリアルな画像を生成する、GANより学習早い • 画像生成、塗り絵、属性変換に役立つ
2.Related Work
3. Our Formulation of CVAE-GAN Mean Feature matching を導入。Mode collapseを
防ぐのが一番の目的(言い過ぎ?) : バッチ毎にクラス関係無く本物か偽物か : あるxについてクラスごとで比較している : 再構成誤差+Feature Matching Loss関数の重みはハイパラ。。。
4.Analysis of Toy Example Mean Feature Mappingが生成されるデータの多様性に寄与していると読み取れる。
5. Experiments 色々実験したよ • 5.1. Visualization comparison with other models
• 5.2. Quantitative Comparison • 5.3. Attributes Morphing • 5.4. Image Inpainting • 5.5. Comparing Different Combination of Losses • 5.6. CVAEGAN for Data Augmentation
5.1. Visualization comparison with other models CVAE-GANの良さは、Realである、画像群の中で多様性がある。
5.2. Quantitative Comparison • Discriminability:学習済GoogleNetでの識別性 • Realism&Diversity:KLダイバージェンスの期待値 5.3. Attributes Morphing
• 潜在変数を徐々に変化させて生成
• Webから拾ってきた画像を一部マスク。何回かCVAE-GANにて画像生成。 5.4. Image Inpainting
5.5. Comparing Different Combination of Losses 5.6. CVAEGAN for Data
Augmentation Generater部分のloss関数を色々変えてみたよ。
• Mean Feature Matching良いよ • 様々な応用法が考えられる • 未知のカテゴリーに含まれるようなデータをどうかして生成したいよ 6.Conclusion