Faster Projected GAN: Improved Few-Shot Image Generation Model

Основні поняття

Improved Faster Projected GAN model accelerates training speed and reduces memory usage while maintaining image quality.

Анотація

Standalone Note here

1. Abstract:

• Proposed Faster Projected GAN model based on Projected GAN.
• Focuses on improving generator with depth separable convolution (DSC).
• Achieved 20% speed increase and 15% memory saving in experiments.

2. Introduction:

• Images crucial for various fields.
• Generative Adversarial Networks (GAN) significant for image generation.
• Few-shot learning essential for AI development.

3. Related Work:

• GANs have shown progress in deep learning.
• Various models like Matching GAN, F2GAN, LoFGAN used for few-shot image generation.

4. Network Structure of Faster Projected GAN:

• Improvement focused on Generator using DSC.
• DSC not effective on Discriminator, maintained original structure.

5. Ablation:

• Comparative experiment showed different effects of DSC module on Generator and Discriminator.

6. Experimental Analysis and Evaluation:

• Faster Projected GAN demonstrated improvement over state-of-the-art models in terms of FID loss and training time.

7. Conclusion:

• Proposed Faster Projected GAN combines depth-separable convolution to accelerate training and save memory while ensuring image quality.

Статистика

提案されたモデルは、実験において20％の速度向上と15％のメモリ節約を達成しました。

Цитати

If one party is too strong, it will cause the model to collapse.
Using depthwise separable convolutions can significantly reduce the computational burden and model parameters.

Ключові висновки, отримані з

Faster Projected GAN

by Chuang Wang,... о arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08778.pdf

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