本文提出了 RCG(Rpresentation Conditioned image Generation),RCG 由三部分组成:一个预训练的自监督图像编码器、一个表征生成器和一个像素生成器。详细介绍如下: 图像编码器:RCG 使用了 moco-v3 作为图像编码器,将图像分布(image distribution)映射到表征分布(representation distribution)。表征分布需要具有两个特点:易...
它也非常接近“上限”,该“上限”以像素生成期间 ImageNet 真实图像的 Oracle 表示为条件,证明了 RDM 在生成真实 SSL 表示方面的有效性。 自调节图像生成方面的先前工作主要集中于将图像分类为表示空间内的簇,使用这些簇作为伪类调节[3,34,40]。我们还评估了这种基于聚类的调节在 RCG 中的性能,在 Moco v3 ViT-...
self-supervised learning (SSL) 缩小了和监督学习的性能差,受此启发,本文提出 self-conditioned image generation,不同于传统的无条件生成,不是直接从噪声到图片,而是多了个中间的表征。 作者认为自条件图片生成有如下重要作用: 比无条件图片生成更符合直觉,反映了艺术家在作画之前的构思过程 类似超越了监督学习的无...
Thirdly, we present a self-refinement mechanism to automatically refine the failure case of generated layout, effectively improving the quality of generation. Experimental results show that our model can adaptively generate layouts in the non-intrusive area of the image, resulting in a harmonious ...
FlowSite generative process: HarmonicFlow multi-ligand structure generation gif: Setup EnvironmentWe will set up the environment using Anaconda. This is an example for how to set up a working conda environment to run the code. Make sure that the pytorch and pytorch-geometric versions you use ...
Self-conditioned Image Generation via Generating Representations 单位:MIT, Meta(何恺明) 代码:github.com/LTH14/rcg 论文:arxiv.org/abs/2312.0370 本文提出了表示条件图像生成(RCG):一种简单而有效的图像生成框架,为类无条件图像生成树立了新的基准。 RCG 不以任何人工注释为条件。相反,它以自监督表示分布为条件...
作者将该模型在 Places365和ImageNet上做了相关测试。 mode collapse(模式坍塌):是指Gan产生的样本单一,其认为满足某一分布的结果为true,其他为False。 背景介绍 条件GAN和无条件GAN在质量和多样性方面存在显著差距;真实数据具有高度的多模态分布。无条件类GAN常常会丢失一些重要的模式,比如不能为 MNIST 生成10个数字...
"Diverse image generation via self-conditioned gans." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2020). [7] Harold W Kuhn. The hungarian method for the assignment problem. Naval research logistics quarterly (1955)....