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KalelPark's LAB

[ 논문 리뷰 ] Taming Transformers for High-Resolution Image Synthesis

Abstract Transformer는 상당한 표현력을 지니고 있지만, high-resolution images와 같이 long sequence에 대해서는 상당히 계산이 취약합니다. 본 논문에서는 어떻게 CNN의 inductive bias와 transformer의 표현력을 어떻게 결합해야하는지 증명하고, 고해상도 이미지를 만드는 방법을 언급합니다. 또한, CNN을 사용하여 Image constituents의 context-rich vocabulary를 어떻게 학습하는지 보여주고, transformer를 활용하여 high-resolution images의 구성을 효율적으로 모델링하는 방법을 성명합니다. 우리의 접근법은 object class, spatial information과 같은 비공간적 정보를 가진..
Data Science/Generative Adversarial Networks 2023. 4. 9. 12:55
[ 논문 리뷰 ] Wasserstein Auto-Encoders

Abstract Wasserstein Auto-Encoder (WAE)는 model distribution과 target distribution 사이의 거리를 Wasserstein form으로 최소화하여, penalized합니다. Encoding된 training distribution과 이전와 잘 match되도록 regularization합니다. 기존의 다른 방법론보다, FID가 상당히 높음을 설명합니다. 우선 FID(Frechet Inception Distance)란? 실제 이미지와 생성된 이미지에 대해 통계 측면에서 두 그룹이 얼마나 유사한지, 벡터 사이의 거리를 계산하는 메트릭이다. 본 논문에서는, Optimal transport(OT) 관점에서, generative model을 분석하여, Was..
Data Science/Generative Adversarial Networks 2023. 3. 13. 17:22
[ 논문 리뷰 ] VAE : Auto-Encoding Variational Bayes

GitHub를 참고하시면, CODE 및 다양한 논문 리뷰가 있습니다! 하단 링크를 참고하시기 바랍니다. (+ Star 및 Follow는 사랑입니다..!) https://github.com/kalelpark/Awesome-ComputerVision GitHub - kalelpark/Awesome-ComputerVision: Awesome-ComputerVision Awesome-ComputerVision. Contribute to kalelpark/Awesome-ComputerVision development by creating an account on GitHub. github.com Abstract * 아직 수학적 지식이 부족하여, 논문을 읽는데 여러 사이트를 참고하였다. (수학공부를 꾸준히 해야겠다..
Data Science/Generative Adversarial Networks 2023. 1. 30. 20:33
[ 논문 리뷰] Conditional Image Synthesis With Auxiliary Classifier GANs

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Data Science/Generative Adversarial Networks 2023. 1. 29. 12:29
[ 논문 리뷰 ] Conditional Generative Adversarial Nets

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Data Science/Generative Adversarial Networks 2023. 1. 28. 12:30
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