GPU1枚、1日未満で学習！超高速学習GAN、「Lightweight GAN」

3つの要点
✔️ Skip-Layer Excitationとself-supervised Discriminatorを提案し、パラメータの大幅削減に成功
✔️ 少量データでも学習可能
✔️ 1024×1024の画像もGPU1枚、数時間で学習可能

Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis
written by Anonymous
(Submitted on 29 Sep 2020)
Comments: Accepted at ICLR2021
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Image and Video Processing (eess.IV)
   Comm 

概要

これまでのGAN、特にStyleGANのようなものは学習にかなりの時間を要していました。今回紹介する「Lightweight GAN」はSkip-Layer Excitationとself-supervised Discriminatorという2つのモジュールの導入により、パラメータの大幅削減を実現しています。結果として、高画質画像・少量データ・GPU1枚・数時間という驚異的な低コストで学習ができるようになっています！

以下が冒頭で示されている結果画像です。どちらもサイズは1024×1024で、GPU1枚、1000枚の画像で学習させています。学習時間は風景画像の方は20時間、顔画像の方は10時間です。

けやみぃ

京都大学工学部1回生です。GANを使った画像生成・画像変換に興味があります。