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DGL-GAN: Discriminator Guided GAN Compression


核心概念
教師ディスクリミネーターを活用した効果的なGAN圧縮手法の提案
摘要

このコンテンツは、高解像度画像を生成するために使用される大規模なGAN(Generative Adversarial Networks)を圧縮する新しい手法であるDGL-GANに焦点を当てています。教師ディスクリミネーターからの知識転送を通じて学生ジェネレーターを支援する方法が提案され、StyleGAN2とBigGANの圧縮に成功しています。DGL-GANは、元の未圧縮のGANにも適用可能であり、優れたパフォーマンスを発揮します。

導入

  • GANsは高解像度画像合成で注目されており、計算コスト削減が課題。
  • DGL-GANは教師ディスクリミネーターから知識転送し、学生ジェネレーターをサポート。

データ抽出

  • StyleGAN2とBigGANのFID結果:2.65(FFHQ)、9.92(ImageNet)
  • DGL-GANのFID結果:2.97(FFHQ)、9.92(ImageNet)

結論

  • DGL-GANは大規模なGANの圧縮に成功し、未圧縮のStyleGAN2でも優れたパフォーマンスを示す。
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客製化摘要

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前往原文

統計資料
GANsは高解像度画像合成で注目されており、計算コスト削減が課題。 DGL-GANは教師ディスクリミネーターから知識転送し、学生ジェネレーターをサポート。
引述
"Experiments show that DGL-GAN achieves state-of-the-art results on both StyleGAN2 and BigGAN." "DGL-GAN is also effective in boosting the performance of original uncompressed GANs."

從以下內容提煉的關鍵洞見

by Yuesong Tian... arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2112.06502.pdf
DGL-GAN

深入探究

どうしてDGL-GANは未圧縮のStyleGAN2よりも優れたパフォーマンスを発揮するのか?

DGL-GANは未圧縮のStyleGAN2よりも優れたパフォーマンスを発揮する主な理由は、教師ディスクリミネーターDから提供される追加の監督信号にあります。通常、教師モデルと生徒モデルが同一アーキテクチャとパラメータサイズを共有する場合、教師モデルは生徒モデルにより良い汎化能力を提供します。このケースでは、DGL-GANでは教師ディスクリミネーターDが生成器Gに異なる視点から監督信号を提供し、これがGにとって有益であることが示唆されています。
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