Advancements in generative models : enhancing interpretability and control of complex data through disentanglement and conditional generation
Avancées dans les modèles génératifs : amélioration de l'interprétabilité et du contrôle des données complexes grâce à la désentrelacement et la génération conditionnelle
Résumé
Generative models are a class of machine learning models that aim to learn the underlying distribution of a given dataset and generate new data points that resemble the original data. These models have gained significant attention in recent years due to their ability to produce realistic and diverse samples of data. Generative models, such as VAEs ( Variational Autoencoders) , GANs (Generative Adversarial Networks), EBMs (Energy-Based Models), diffusion models, have shown significant promise in many fields, including image generation, speech synthesis, and natural language processing, and continue to be an active area of research, with new models and techniques being developed to improve their performance and broaden their applications. One of the most important application of generative model is disentangled representation, which refers to a type of feature learning in which the underlying factors or attributes of data are learned and represented independently. In our research, we utilize disentangled representations to tackle the challenge of sex determination and provide insights into the classification results. This is achieved by generating hip bones for the same individual from both sexes and subsequently conducting a comparison to identify sex-related distinctions. Additionally, we aim to acquire knowledge about the high-level factor and its attributes by learning the associated representation, allowing us to effectively control label-related characteristics. To achieve this, we introduce two innovative VAE frameworks aimed at learning the label-associated representation and enhancing VAE's generation quality simultaneously. Additionally, our research also makes a contribution to conditional generation. We apply a diffusion model to sequential data, showcasing its ability to generate 3D facial expressions, which involve time series data. This reverse process provides remarkable flexibility, enabling various types of conditioning and generation through a single training procedure.
Les modèles génératifs sont une classe de modèles d'apprentissage automatique qui visent à apprendre la distribution sous-jacente d'un ensemble de données donné et à générer de nouveaux points de données qui ressemblent aux données originales. Ces modèles ont suscité beaucoup d'attention ces dernières années en raison de leur capacité à produire des échantillons de données réalistes et diversifiés. Les modèles génératifs, tels que les VAE (Variational Autoencoders), les GANs (Generative Adversarial Networks), les EBMs (Energy-Based Models), les modèles de diffusion, ont montré un grand potentiel dans de nombreux domaines, notamment la génération d'images, la synthèse de la parole et le traitement du langage naturel, et continuent d'être un domaine actif de recherche, avec de nouveaux modèles et techniques en développement pour améliorer leurs performances et élargir leurs applications. Une des applications les plus importantes des modèles génératifs est la représentation désentrelacée, qui fait référence à un type d'apprentissage des caractéristiques dans lequel les facteurs sous-jacents ou les attributs des données sont appris et représentés de manière indépendante. Dans notre recherche, nous utilisons des représentations désentrelacées pour relever le défi de la détermination du sexe et fournir des informations sur les résultats de classification. Cela est réalisé en générant des os de hanche pour le même individu des deux sexes, puis en effectuant une comparaison pour identifier les distinctions liées au sexe. De plus, nous visons à acquérir des connaissances sur le facteur de haut niveau et ses attributs en apprenant la représentation associée, ce qui nous permet de contrôler efficacement les caractéristiques liées à l'étiquette. Pour ce faire, nous introduisons deux cadres VAE innovants visant à apprendre la représentation associée à l'étiquette et à améliorer simultanément la qualité de la génération VAE. De plus, notre recherche contribue également à la génération conditionnelle. Nous appliquons un modèle de diffusion aux données séquentielles, montrant sa capacité à générer des expressions faciales 3D, impliquant des données en série temporelle. Ce processus inversé offre une flexibilité remarquable, permettant divers types de conditionnement et de génération grâce à une seule procédure de formation.
Origine : Version validée par le jury (STAR)