DR-GAN:テキスト-画像生成のための分布正則化【JST・京大機械翻訳】

Tan Hongchen; Liu Xiuping; Yin Baocai; Li Xin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201669999852 整理番号：22P0333233

DR-GAN:テキスト-画像生成のための分布正則化【JST・京大機械翻訳】

DR-GAN: Distribution Regularization for Text-to-Image Generation

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発行年： 2022年04月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,改良分布学習からテキスト記述から画像を生成するため,分布正則化遺伝的アルゴリズム(DR-GAN)と名付けた新しいテキスト生成モデルを示した。DR-GANでは,2つの新しいモジュール,すなわち,意味的分散モジュール(SDM)と分布正規化モジュール(DNM)を導入した。SDMは,空間自己注意機構と新しい意味的分散損失(SDL)を結合して,発電機が画像生成のために重要な意味情報を蒸留するのを助ける。DNMは,画像潜在分布を正規化し雑音除去するために,変分Auto-Encoder(VAE)を使用し,それは,識別器が実際の画像から合成画像をより良く識別するのを助けることができる。また,DNMは,潜在空間における正規化実画像分布と整合する発電機を導くために,分布敵対損失(DAL)を採用する。2つの公開データセットに関する大規模な実験は,著者らのDR-GANがText-to-Imageタスクにおいて競合性能を達成することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , 人工知能

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