[論文レビュー] Comparative Analysis of Generative Models: Enhancing Image Synthesis with VAEs, GANs, and Stable Diffusion

Sanchayan Vivekananthan|arXiv (Cornell University)|Aug 16, 2024

Generative Adversarial Networks and Image Synthesis被引用数 6

ひとこと要約

本論文は画像合成のためのVAEs、GANs、Stable Diffusionを比較し、Grounding DINOとGrounded SAMがStable Diffusionのインペインティングとセグメンテーションを改善する方法を検討します。

ABSTRACT

This paper examines three major generative modelling frameworks: Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs), and Stable Diffusion models. VAEs are effective at learning latent representations but frequently yield blurry results. GANs can generate realistic images but face issues such as mode collapse. Stable Diffusion models, while producing high-quality images with strong semantic coherence, are demanding in terms of computational resources. Additionally, the paper explores how incorporating Grounding DINO and Grounded SAM with Stable Diffusion improves image accuracy by utilising sophisticated segmentation and inpainting techniques. The analysis guides on selecting suitable models for various applications and highlights areas for further research.

研究の動機と目的

• Variational Autoencoders (VAEs)、Generative Adversarial Networks (GANs)、およびStable Diffusionを用いた画像合成の長所と制約を評価する。
• 拡散ベースのアプローチがVAEsのぼけ（blurriness）やGANsのモード崩壊・不安定性といった課題をどう解決するかを評価する。
• Grounding DINOとGrounded SAMをStable Diffusionと統合することで、セグメンテーション、インペインティング、文脈的一貫性を改善できるかを探る。

提案手法

• VAEを再パラメータ化トリック付きの潜在空間エンコーダ／デコーダとして説明し、ぼけと後部崩壊を論じる。
• Generator–Discriminator対≥99の敵対的訓練を用いるGANを概説し、モード崩壊と訓練の不安定性を論じる。
• Stable DiffusionをVAE、U-Net、テキストエンコーダを用いた拡散ベースのパイプラインとして説明し、高解像度で意味的に一貫した画像を生成する。
• Grounding DINOとGrounded SAMをStable Diffusionと統合して、正確なセグメンテーションと文脈対応のインペインティングを実現することを論じる。

Figure 1: Variational Auto Encoder(VAE) architecture.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 画像合成におけるVAEs、GANs、Stable Diffusionの比較的長所と制約は何か。
• RQ2 Grounding DINOとGrounded SAMのセグメンテーションとインペインティングへの統合によりStable Diffusionの性能はどう変化するか。
• RQ3 品質、多様性、計算要求のトレードオフを考慮した場合、各生成フレームワークに適した応用は何か。

主な発見

• VAEsは効率的な潜在空間表現を提供するが、再構成はしばしばぼやけ、後部崩壊のリスクがある。
• GANsは高品質で現実的な画像を提供するが、モード崩壊、不安定な訓練、計算コストが高いという課題を抱える。
• Stable Diffusionは高解像度で多様性が高く意味的に一貫した画像を提供するが、推論時に計算資源と時間が多くかかる。
• Grounding DINOとGrounded SAMをStable Diffusionと統合することでセグメンテーション精度と文脈対応インペインティングが向上するが、複雑さとリソースが増加する。
• モデルの選択はアプリケーションのニーズに合わせて品質、多様性、計算面のトレードオフを考慮して行うべきである。

Figure 2: Generative Adversarial Network (GAN) Architecture