Vi studerar probabilistiska modeller av naturliga bilder och utökar den autoregressiva familjen av PixelCNN arkitekturer genom att införliva hjälpvariabler. Därefter beskriver vi två nya generativa bildmodeller som utnyttjar olika bildtransformationer som hjälpvariabler: en kvantiserad gråskala av bilden eller en multiupplösningsbildpyramid. De föreslagna modellerna tar itu med två kända brister i befintliga PixelCNN-modeller: 1) deras tendens att fokusera på bilddetaljer på låg nivå, samtidigt som man i stor utsträckning bortser från bildinformation på hög nivå, såsom objektformer, och 2) deras beräkningskrävande förfarande för bildprovtagning. Vi demonstrerar experimentellt fördelarna med de föreslagna modellerna, i synnerhet visar att de producerar mycket mer realistiska bildprover än tidigare toppmoderna probabilistiska modeller.
REF utrustar PixelCNN med hjälpvariabler (grayska versionen av bilden eller RGB pyramid) för att uppmuntra modellering av hög nivå funktioner, vilket förbättrar den övergripande modellering prestanda.
PixelCNN Models with Auxiliary Variables for Natural Image Modeling
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}