Djupa generativa modeller håller på att bli en hörnsten i modern maskininlärning. Det senaste arbetet med villkorliga generativa kontradiktoriska nätverk har visat att inlärningskomplexa, högdimensionella distributioner över naturliga bilder är inom räckhåll. Medan de senaste modellerna kan generera hög trohet, olika naturliga bilder med hög upplösning, de förlitar sig på en stor mängd märkta data. I detta arbete visar vi hur man kan dra nytta av det senaste arbetet med själv- och halvövervakad inlärning för att överträffa state-of-art (SOTA) på både oövervakad ImageNet syntes, samt i den villkorade miljön. I synnerhet den föreslagna metoden kan matcha provkvaliteten (mätt med FID) i den nuvarande toppmoderna villkorade modellen Big-GAN på ImageNet med endast 10 % av etiketterna och överträffa den med 20 % av etiketterna.
Senast har de självövervakade GAN med hjälp rotationsförlust REF visat sig syntetisera high-fidelity, olika naturliga bilder vid hög upplösning med endast en bråkdel av de tillgängliga etiketterna.
High-Fidelity Image Generation With Fewer Labels
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}