Артефакт межі у генеративних змагальних мережах
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Border artifact in generative adversarial networks
Анотація
The article considers the problem of artifacts that arise on the border of artificial images obtained using generative models. It describes a new type of artifact - the border artifact. It appears on the border pixels of the picture. These pixels have a strong contrast with the neighboring ones, which extend from the border and usually form lines (or even a frame) 1-3 pixels thick. The qualitative evaluation of the results of generative models, especially generative adversarial networks is important and urgent. The border artifact is even in such well-known and powerful models as StyleGAN2
У статті розглянута проблема артефактів, які виникають на границі штучних зображень, отриманих за допомогою генеративних моделей. Описано новий тип артефактів – артефакт межі. Він проявляється на граничних пікселях зображення. Такі граничні пікселі мають досить сильний контраст з сусідніми, що йдуть від границі та зазвичай утворюють лінії (або навіть рамку) товщиною у 1-3 пікселі. Відзначено важливість та актуальність проблеми якісного оцінювання результатів роботи генеративних моделей, зокрема генеративних змагальних мереж, оскільки артефакт межі є навіть у таких відомих та потужних моделях, як StyleGAN2
У статті розглянута проблема артефактів, які виникають на границі штучних зображень, отриманих за допомогою генеративних моделей. Описано новий тип артефактів – артефакт межі. Він проявляється на граничних пікселях зображення. Такі граничні пікселі мають досить сильний контраст з сусідніми, що йдуть від границі та зазвичай утворюють лінії (або навіть рамку) товщиною у 1-3 пікселі. Відзначено важливість та актуальність проблеми якісного оцінювання результатів роботи генеративних моделей, зокрема генеративних змагальних мереж, оскільки артефакт межі є навіть у таких відомих та потужних моделях, як StyleGAN2
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Ісаєнков Я. О. Артефакт межі у генеративних змагальних мережах [Електронний ресурс] / Я. О. Ісаєнков, О. Б. Мокін // Матеріали LI науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 30-31 травня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2022/paper/view/16039.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio “Generative Adversarial Networks,” arXiv: 1406.2661 [stat.ML], Jun. 2014.
- S. Zhou, M. L. Gordon, R. Krishna, A. Narcomey, L. F.-F., M. S. Bernstein, “HYPE: A Benchmark for Human eYe Perceptual Evaluation of Generative Models,” in arXiv e-prints, 2019. [Online]. Available: https://arxiv.org/pdf/1904.01121.pdf. Accessed on: May 25, 2022
- Я. Ісаєнков, О. Мокін, «АНАЛІЗ ГЕНЕРАТИВНИХ МОДЕЛЕЙ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ ТА ОСОБЛИВОСТЕЙ ЇХ РЕАЛІЗАЦІЇ НА ПРИКЛАДІ WGAN», Вісник ВПІ, вип. 1, с. 82–94, Берез. 2022. https://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-160- 1-82-94 .
- T. Karras, S. Laine, M. Aittala, J. Hellsten, J. Lehtinen, and T. Aila, “Analyzing and Improving the Image Quality of StyleGAN,” 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020, pp. 8107-8116. http://doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.00813
- This person does not exist. [Online]. Available: https://thispersondoesnotexist.com/. Accessed on: May 25, 2022