Comparative Analysis of Generative Models: Enhancing Image Synthesis with VAEs, GANs, and Stable Diffusion

要約

このペーパーでは、変分オートエンコーダー (VAE)、敵対的生成ネットワーク (GAN)、安定拡散モデルという 3 つの主要な生成モデリング フレームワークを検証します。
VAE は潜在的な表現を学習するのに効果的ですが、不鮮明な結果が得られることがよくあります。
GAN はリアルな画像を生成できますが、モード崩壊などの問題に直面しています。
安定した拡散モデルは、意味上の一貫性が強い高品質の画像を生成しますが、計算リソースの点で要求が高くなります。
さらに、この論文では、洗練されたセグメンテーションおよび修復技術を利用して、Grounding DINO と Grounding SAM を Stable Diffusion に組み込むことで画像の精度がどのように向上するかについても検討しています。
この分析は、さまざまなアプリケーションに適したモデルを選択するためのガイドとなり、さらなる研究が必要な領域を明らかにします。

要約(オリジナル)

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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google