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深層生成モデルの潜在空間の探索からの異常パターンの生成と理解

通过探索深层生成模型的潜在空间来生成和理解异常模式

基本信息

批准号：
22K17912
负责人：
相澤宏旭
金额：
$ 1.83万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K17912/
关键词：
生成モデル異常検知画像生成深層学習

项目摘要

2022年度では、『大規模生成モデルが獲得した潜在空間の探索』および『利用する大規模生成モデルの調査』を主要な研究課題として、大規模生成モデルの潜在空間からの異常パターンの生成と理解に取り組んだ。前述の課題について、写実的で現実的な画像を生成可能な生成モデルであるStyleGANを用いて、異常パターンを生成する方法について検討した。具体的には、StyleGANが獲得した潜在空間を利用して、ユーザから与えられた属性（例えば、対象の特定の構成要素など）を制御する手法について検討した。実験では、人の顔に関する標準的なデータセットを用いて、潜在変数からラベル属性情報を回帰するニューラルネットワークを構築することで、潜在空間上での属性分離を効果的に実現できることを実証した。結果は、異常ラベルが利用可能であれば、異常パターンを生成することができることを示し、これに基づいて、異常パターンを生成するための枠組みの構築に向けた取り組みを進めていく予定である。後者の課題として、拡散モデルの調査を行なった。拡散モデルは従来の生成モデルと比較して、より写実的で、細部まで意味が一貫した高品質な画像を生成できることが報告されている。拡散モデルの生成能力は、当初想定していたStyleGANよりも優れている可能性があるとされていることに加え、本研究課題は、StyleGANが持つ分布外生成能力に基づいているため、今後は異常検知のために画像生成の質と分布外生成能力を含め、大規模生成モデルの適切なモデリングについて検討する必要がある。

In 2022,"Exploration of the potential space available for large-scale generation of objects" and "Investigation of the utilization of large-scale generation of objects" will be the main research topics and will be the focus of the generation and understanding of abnormal objects in the potential space of large-scale generation of objects. The above problems are discussed in detail, such as the possibility of generating StyleGAN images and the method of generating abnormal images. Specific StyleGAN to obtain potential space for the use of, for example, object and specific components of the method of control In fact, the standard attribute information related to human appearance is used in the construction of attribute information, and the attribute separation effect on the potential space is realized. The result is that the group structure of the abnormal group is determined according to the probability of occurrence of the abnormal group. The latter is a topic of investigation. For example, if you want to create an image, you can compare it with the original image. If you want to create a high-quality image, you can report it. The ability to generate images in a distributed manner is a possibility that StyleGAN can maintain the ability to generate images in a distributed manner, and it is necessary to discuss the ability to generate images in a distributed manner in the future.