この記事についてこの記事では、GANの基礎から始まり、StyleGAN、そして”Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN “で提案されたStyleGAN2を解説します。記事の目次は以下の通りです。 1. GANとは？2. GANの評価指標— 2.1. Frechet Inception Distance — 2.2. Perceptual Path Length 3. StyleGAN— 3.1. Progressive Growing — 3.2. AdaIN — 3.3.StyleGANのネットワーク構造 — 3.4. Mixing Regularization 4. StyleGANの解析5.StyleGAN2— 5.1. 概要とkey insights — 5.2. StyleGAN2の画像生成手法 — — 5.2.
cvpaper.challenge の Meta Study Group 発表スライド cvpaper.challenge はコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。2019の目標「トップ会議30+本投稿」「2回以上のトップ会議網羅的サーベイ」 http://xpaperchallenge.org/cv/Read less
含まれる論文(7つ) なぜ人物の画像を生成するのか？ 3D vs 2D ポーズ変化と服装変化 データセット 人物画像の生成は何が難しいのか？ それぞれの手法について end-to-endか２ステージか 何を出力するか？ 入力の面白い工夫 データの用意 おわりに 含まれる論文(7つ) A Generative Model of People in Clothing, in ICCV 2017 Pose Guided Person Image Generation, in NIPS 2017 The Conditional Analogy GAN: Swapping Fashion Articles on People Images, in ICCV 2017 workshop Be Your Own Prada: Fashion Synthesis with Structural Coher
TOP PAPER GAN を使って音楽ジャンルを変換 – Symbolic Music Genre Transfer with CycleGAN GAN によるドメイン変換・スタイル変換の技術を使って，音楽のジャンルを変換する研究です．音楽でドメイン変換する研究は今までにも興味深い研究がありました (このサイトでも紹介された A Universal Music Translation Network など)．この研究では，MIDI 形式データを扱って音楽をシンボルレベルで操作し，楽曲を別のジャンルに自動的にアレンジすることを試みています． 早速，有名曲の1つとして，”Let It Be” のジャンル変換を聞いてみましょう (上が変換前，下が変換後)． これは Pop から Classic へのジャンル変換の一例です．変換結果の曲としての良し悪しは個々人それぞれかもしれませんが，”Let
What is a GAN? Many machine learning systems look at some kind of complicated input (say, an image) and produce a simple output (a label like, "cat"). By contrast, the goal of a generative model is something like the opposite: take a small piece of input—perhaps a few random numbers—and produce a complex output, like an image of a realistic-looking face. A generative adversarial network (GAN) is a
各タグベクトルに強度を掛けた総和 ＋ ノイズ を元に、ニューラルネットが画像を生成します noise strengthスライダーでノイズ強度を調整できます。変な画像が多いときは下げて、似たような画像ばかり出るときは上げましょう 各タグ強度の初期値は0で、右に動かすとプラスに、左に動かすとマイナスになります draw!ボタンを押すと、ノイズはそのままにタグ強度の更新を反映します shuffle!ボタンを押すと、タグ強度の更新を反映し、ノイズも再サンプルします reset!ボタンは各タグ強度を0にリセットするだけです Chainer-DCGANで生成された画像は自由に使用することができます。使用により生じた一切の損害に対し、Chainer-DCGANの開発者は責任を負いません。
Thank you to Kumar Krishna Agrawal, Yasaman Bahri, Peter Chen, Nic Ford, Roy Frostig, Xinyang Geng, Rein Houthooft, Ben Poole, Colin Raffel and Supasorn Suwajanakorn for contributing to this guide. Why InfoGAN is an extension of GANs that learns to represent unlabeled data as codes, aka representation learning. Compare this to vanilla GANs that can only generate samples or to VAEs that learn to bo
Deep generative models for graph-structured data offer a new angle on the problem of chemical synthesis: by optimizing differentiable models that directly generate molecular graphs, it is possible to side-step expensive search procedures in the discrete and vast space of chemical structures. We introduce MolGAN, an implicit, likelihood-free generative model for small molecular graphs that circumve
GANの作者のGoodfellowさんがおすすめの10論文を教えていたので、みてみます。 GANの作者であるGoodfellow がGANの論文たくさんあって何から追えばいいかわからない人向けに10個の論文を推薦しています。理論、符号化、差分プライバシー、高精細、多クラス、条件付けなど https://t.co/M3DhTqQbOL— Daisuke Okanohara (@hillbig) February 27, 2018 Does someone have a list like the 10 or even 20 GAN related papers I should read this year or something like this? I can't keep up. @goodfellow_ian ?— Timnit Gebru (@timnitGebru) Febru
エンジニアの 英語学習法 英語を身につけるためには、興味のある教材を見つけるのが一番。ソフトウェア・エンジニアや研究者のための英語学習情報をお届けします。英語の講演やトーク、講義、記事などの紹介が中心です。 プリンストン大学准教授の Arvind Narayanan 氏による「How to recognize AI snake oil（AI のインチキの見分け方）」と題された講演がありましたので紹介します。 彼の主張は「現在、AI として売られているものの多くがインチキだ」というものです。 私自身も、スタートアップ・研究所を始め数多くのクライアントさんの「AI プロジェクト」に関わっていますが、近年のニューラル・ネットワークに代表されるAI分野の進歩に日々驚きながらも、「流行っているから」「投資を受けやすいから」という表面的な理由で「AI」という言葉を気軽に使う創業者・プロダクトの代表者な
スタンフォード大学ら、敵対生成学習のCWGANを用いて自然言語テキストから3Dモデルを生成する手法を発表 2018-03-27 スタンフォード大学とプリンストン大学の研究者らは、機械学習を用いて自然言語のテキストから3Dモデルを生成および検索する手法を発表しました。 論文：Text2Shape: Generating Shapes from Natural Language by Learning Joint Embeddings 著者：Kevin Chen, Christopher B. Choy, Manolis Savva, Angel X. Chang, Thomas Funkhouser, Silvio Savarese 本稿では、自然言語から色付きの3D形状を検索及び生成するエンドツーエンドの機械学習フレームワークを提案します。 最初に、テキストと3D形状の組み合わせJoint
この記事は，テキストから画像を生成するGANについて横断的にまとめることを目指しました． "text-to-image"と呼ばれるタスクであり，テキスト（キャプション）を条件として，そのテキストにあう画像を生成することを目指します． 有名な研究では，StackGANがあります． 以下目次です． References なぜテキストから画像を生成するのか？ どういう生成モデルが優れているのか？ このタスクを困難にしている要因は？ 自然画像の高次元空間 テキスト空間と画像空間の違い データの用意 text-to-image synthesisの研究の流れは？ どういう画像を生成するか？ 使われているデータセットは？ 生成できる解像度は？ ネットワーク構造はどうなっているか？ Loss関数やDiscriminatorに工夫はあるか？ 雑感 おわりに References [1] GAN-INT-C
This is a series of blog posts. Click here for the second part. Have you ever wanted to know about Generative Adversarial Networks (GANs)? Maybe you just want to catch up on the topic? Or maybe you simply want to see how these networks have been refined over these last years? Well, in these cases, this post might interest you! What this post is not about First things first, this is what you won’t
Most successful examples of neural nets today are trained with supervision. However, to achieve high accuracy, the training sets need to be large, diverse, and accurately annotated, which is costly. An alternative to labelling huge amounts of data is to use synthetic images from a simulator. This is cheap as there is no labeling cost, but the synthetic images may not be realistic enough, resulting
StackGANによるフォントの錬金術 図1. 中央が錬金したフォント 近況 図2. 真理の一撃を放とうとするカリオストロさん（公式絵より） グランブルーファンタジーというスマホのゲームでカリオストロというキャラクターがいます。もとは天才錬金術師で、自己の性別を錬金術で男から女に変えた天才です。そんな彼（彼女？）が真理の一撃だー！っていうんですよ、かっこよいですね。 あまりにも今までの不可能を打開し続けるDeep Learning。自分で言うと甚だ科学としての機械学習が零落しそうですが、まだDeep Learningは体系化された知恵の集合体としての正しい科学の段階にはたどり着いていないように思います。どちらかと言うと錬金術に近い技かも。 Deep Learningは、いつかまだ見ぬ真理へと人類を導いてくれるんでしょうか。各人、期待しております。 モチベーション 日本語のフォントを作成する
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
