Weitere ähnliche Inhalte
Mehr von Deep Learning JP (20)
【DL輪読会】Semi-Parametric Neural Image Synthesis
- 1. 1
DEEP LEARNING JP
[DL Papers]
http://deeplearning.jp/
Semi-Parametric Neural Image Synthesis
Takeru Oba, Ukita Lab
- 2. 書誌情報
2
タイトル:Semi-Parametric Neural Image Synthesis
著者:Andreas Blattmann, Robin Rombach, Kaan Oktay, Jonas Müller, Björn Ommer
(LMU Munich, MCML & IWR, Heidelberg University, Germany )
会議:NeurIPS. 2022
- 4. 概要
Given:
• 学習データセット
• 検索用データセット
• 距離関数(CLIP)
– CLIPで得た特徴量間のCosine Similarity
• 検索方法
– 距離が近い𝑘個のサンプルを検索用データセット𝐷から選ぶ
Target:
• 生成モデル
尤度を最大化するようにパラメータ𝜃を最適化
4
学習データとは異なると仮定
推論時に変更することも可能
学習せずに固定
学習データ𝑥に近い𝑘個の
サンプルからxを生成
• Diffusion
• Autoregressive Model