サンプルできないものをサンプルする
オートエンコーダーの圧縮表現を学習する際に、ディフュージョンベースのデコーダーを使うことで、GAN ベースのデコーダーよりも高品質な再構成と生成が可能になる。
潜在ディフュージョンモデルを活用した訓練不要の画像スタイル転写
潜在ディフュージョンモデルの逆拡散プロセスにAdaptive Instance Normalization (AdaIN)を反復的に適用することで、追加の訓練なしに画像のスタイル転写を実現する。
2次元経験的ウェーブレット変換のデーモン登録: テクスチャ分割への応用
デーモン登録アルゴリズムを用いて、数値的に堅牢な経験的ウェーブレット変換を実現する。走査型トンネル顕微鏡画像のテクスチャ分割への応用を示す。
天文学応用のための畳み込みオートエンコーダを用いたポイントスプレッド関数の逆畳み込み
畳み込みオートエンコーダを用いて、天文学画像のポイントスプレッド関数の影響を除去し、元の画像の形状を回復する。
アラビア語ドット付き有効期限日の画像変換のための梯子型ボトムアップ畳み込み双方向変分オートエンコーダ
本研究では、ドット付きアラビア語有効期限日の画像を入力として受け取り、塗りつぶされた有効期限日の画像を出力するLCBVAEアーキテクチャを提案する。
センチネル2号衛星画像の解像度向上: 畳み込みニューラルネットワークおよび生成的対抗ネットワークに基づく高度な手法の評価
センチネル2号衛星の低解像度画像を、畳み込みニューラルネットワークおよび生成的対抗ネットワークを用いて高解像度化する手法を評価し、生成的対抗ネットワークが優れた性能を示すことを明らかにした。
最小MSEの写真的リアルな画像復元のための後見人平均整流流
後見人平均予測と最適輸送を組み合わせることで、完全な知覚指標の下で最小MSEを達成する。
可変レート学習型画像圧縮のための差分可微分量子化
本研究では、差分可微分量子化関数STanHを提案し、事前学習済みの固定レート学習型画像圧縮モデルに組み込むことで、容易に可変レート圧縮を実現する。STanHは学習可能なパラメータを持ち、量子化間隔と再構成レベルを適応的に調整できるため、同一モデルで異なるビットレートを実現できる。
超高解像度画像の効率的な全体的モデリングによる復元
提案するMixNetは、長距離依存性をモデル化する効率的な手法を導入することで、超高解像度画像の高品質な復元を実現する。
高解像度画像の効率的な伝送を実現するマルチレベルコードブック支援デジタル生成的セマンティック通信
提案手法MOC-RVQは、デジタル変調方式との整合性を高めつつ、チャネルノイズに対する頑健性を向上させることで、従来手法を上回る高画質な画像再構成を実現する。
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