DSS-GAN: Mambaバックボーンを用いた指向性状態空間GANによるクラス条件付き画像合成
arXiv cs.LG / 2026/3/19
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要点
- 本研究は、Mamba階層的ジェネレーター・バックボーンと新しい指向性潜在ルーティング（DLR）機構を用いたノイズから画像への合成を行うGAN、DSS-GANを提案します。
- DLRは潜在ベクトルを方向特異的なサブベクトルに分解し、それぞれをクラス埋め込みと共に射影して、Mambaバックボーン全体で特徴マップごとのアファイン変調を生み出します。
- 従来のグローバル条件付けとは異なり、DLRはクラスアイデンティティと潜在構造を特徴マップの異なる空間軸に沿って結合し、すべての生成スケールにわたって一貫して適用します。
- DSS-GANは複数のデータセットにおいてStyleGAN2-ADAよりFID、KID、および適合率-再現率スコアを改善していることを報告しており、潜在空間の分析では方向性に特化した構造化された画像変化が示されています。
