Learning Style Subspaces for Controllable Unpaired Domain Translation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The unpaired domain-to-domain translation aims to learn inter-domain relationships between diverse modalities without relying on paired data, which can help complex structure prediction tasks such as age transformation where it is challenging to attain paired samples. A common approach used by most current methods is to factorize the data into a domain-invariant content space and a domain-specific style space. In this work, we argue that the style space can be further decomposed into smaller subspaces. Learning these style subspaces has two-fold advantages: (i) it allows more robustness and reliability in the generation of images in unpaired domain translation; and (ii) it allows better control and thereby interpolation of the latent space, which can be helpful in complex translation tasks involving multiple domains. To achieve this decomposition, we propose a novel scalable approach to partition the latent space into style subspaces. We also propose a new evaluation metric that quantifies the controllable generation capability of domain translation methods. We compare our proposed method with several strong baselines on standard domain translation tasks such as gender translation (male-to-female and female-to-male), age transformation, reference-guided image synthesis, multi-domain image translation and multi-attribute domain translation on celebA-HQ and AFHQ datasets. The proposed technique achieves state-of-the-art performance on various domain translation tasks while outperforming all the baselines on controllable generation tasks. Code - https://github.com/GauravBh1010tt/Controllable-Domain-Translation
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle