画像生成
はじめに ELASTIC-INFOGAN: UNSUPERVISED DISENTANGLED REPRESENTATION LEARNING IN IMBALANCED DATAを読んだのでメモ． 気持ち InfoGANがclass-imbalancedなデータに対してうまく(離散の)潜在表現をdisentangleできないという課題に注目し，この論文ではそ…
はじめに TransGaGa: Geometry-Aware Unsupervised Image-to-Image Translationを読んだのでメモ． 気持ち Unsupervised Image-to-Image Translationはappearanceが大きく違う二つのdomain間の変換は難しいとされてきた．この論文では画像中のappearanceとge…
はじめに Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translationを読んだのでメモ． 気持ち 従来のimage-to-image translationはターゲットとなるクラスの画像が大量に必要となっていた．しかし，人間が同様のタスクを行おうと思った際には少量のデータで十分に…
はじめに DIVERSITY-SENSITIVE CONDITIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKSを読んだのでメモ． 気持ち Conditional GANのmode collapseを解決しようというもの．cGANはconditionに対して決定的な出力を出してしまうことが多々ある，すなわちstochasticな要…
はじめに Image Generation from Scene Graphsを読んだのでメモ．言語から画像を生成する研究．複雑な文章からでも安定して画像生成ができるとのこと． 概要 ここではシーングラフとノイズを入力として画像を生成するモデルの構築と学習を目標とする．モデル…
