論文メモ: Conditional PixelCNN - PixelCNNベースの条件付き画像生成モデル

論文 Conditional Image Generation with PixelCNN Decoders 表記 LL: log likelihood 概要 PixelCNNをベースにした条件付き生成モデルを提案する。モデルに与えるコンテクストは任意のラベルやタグ、埋め込みベクトルを指定できる。例えばImageNetのクラスラベルをコンテクストに与えた場合は動物、物体、風景、構造物などのリアルかつ多様な画像を生成する。また、未知の特定の人物の埋め込みベクトルを与えた場合はその人物の様々な表情、ポーズ、照明条件の画像を生成する。また、提案モデルをオートエンコーダのデコーダとして用いた場合、高精細かつ多様な画像を生成する。さらに、提案手法はPixelCNNのLLを改善し、PixelRNNと同等のLLのモデルをPixelRNNの半分以下の時間で学習することに成功した。 研究分野における位置付け

[sh19910711]

2022 / "PixelCNNは層を深くしても右側に参照されないピクセル（=盲点）がある / これを克服するために、提案手法は垂直方向と水平方向の2つのCNNに分割"