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NIKE エアマックス 90 By You バイユー カスタム

商品の説明

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商品の情報
カテゴリー:メンズ<><>靴<><>スニーカー
  • 商品のサイズ: 27.5cm
  • ブランド: ナイキ
  • 商品の状態: 新品、未使用
  • 配送料の負担: 送料込み(出品者負担)
  • 配送の方法: らくらくメルカリ便
  • 発送元の地域: 兵庫県
  • 発送までの日数: 1~2日で発送





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BERTとF.C.Real Bristol PRACTICE SHORTS Lの基礎について勉強したのでメモ。

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StyleGAN[1]について勉強したのでメモ。

  • なぜStyleGAN?

    • [2]のTable 1でも示されているように、現状では多くの研究がStyleGANをベースにして発展を遂げている。
  • Z-SpaceとW-Spaceの違いは?

    • Zの元をmapping networkと呼ばれる8層の全結合層で変換してWの元とする。
  • Z-SpaceとW-Spaceの次元は?

    • 一般にどちらも512
  • zを変換して得たwをどうやって使う?

    • まず、画像生成過程の各解像度において、それぞれ学習されたアフィン変換によってwを変換する。この変換結果をこの文脈で一般にstyleと呼び、像空間をS-Spaceと呼ぶ。
    • 次に、AdaINと呼ばれる操作によってこれを生成中の画像に注入する。
  • zはどうやって生成する?

  • zとwが同じく512次元なら、全結合層で変換する理由は何?

    • zが標準◆Voigtlander Color-Ultron◆ 50mm F1.8だと、確率が一定以上になる領域は球になるが、タスクによっては球だとdisentanglementをそもそも達成できないことがある。
      • ある属性が球の中の1本のベクトルとして表現できなくて、湾曲する
    • タスクによらずdisentangledな空間が欲しくて、これがWにあたる。
    • [1]のFig6参照
  • Disentanglementはどの程度達成される? なぜ?

    • [1]のTab3,4のseparabilityが低いほうが、あるattributeの有無を線形な分類器で判定できることを意味する。StyleGANのW-Spaceは従来よりdisentangledではある。
    • 理由は一つ前のQA以外に[1]の本文には書いていない?
      • 自分の考察として、まず各層でwを挿入する部分があり、Style Mixing Regularizationの工夫もあり、挿入する箇所ごとに担当する属性が独立しやすい。
      • それぞれの挿入箇所で大域的な特徴や詳細なテクスチャなどを決定するが、これらはwの線形変換で求められたスタイルに依存しているので、wの空間では線形にdisentangleしやすいのでは?
  • 従来の生成器では最初にzを入力するが、StyleGANでは?

    • 4x4x512の定数を入力する。潜在変数zによる画像の操作はwとAdaINを介して行われる。
  • もっと詳しくW-SpaceからS-Spaceへの変換を教えてほしい

    • [3]がかなり詳しい。Appendix Aとか
  • wをsに変換するアフィン変換で2つに分岐しているのは何?

    • AdaINの引数であるscaleとbiasをそれぞれ計算している。
  • Style Mixing Regularizationとは何? どんな効果がある?

    • z1とz2を生成し、n層まではw1で、n+1層以降はw2で生成するもの。隣接する層のアフィン変換が近いものになって、スタイルが相関することを防ぐ狙いがある。
    • 基本的にはすべての層でアフィン変換への入力に同じwが用いられるうえ、隣接する層は生成過程のfeatureも近いはずなので:入出力が類似している学習なので、似たようなスタイルが学習されてしまうと考えるのは自然。
  • W+ Spaceとは?

    • GAN Inversion[2] の分野でよく使われる。学習済みのStyleGANの表現力を向上させてInversionの質を上げるために、層毎に異なるwを用いる技法で、これをW+の元とする。[4]
  • W+の次元は?

    • 一般に18x512。StyleGANの生成器の18箇所のw挿入箇所にそれぞれ1x512を使用する。
  • GAN Inversionとは?

    • 学習済みのGAN生成器を用意して、適当な画像に対応する潜在変数を求める試み。画像の編集に活用できてうれしい。
    • 生成器を使って対応する潜在変数を推論時に求めるoptimization-basedな方法は、再構成の品質が高い傾向がある。一方で、画像に対応する潜在変数を出力するEncoderを学習するlearning-basedなアプローチは、より高速に潜在変数を求めることができる。質と時間のGUCCI グッチ ホースビット レザーチャッカブーツ サイズ7 袋付きが存在するといわれる。[2]
  • StyleGANとStyleGAN2の違いは何?

  • HFGI[6]は画像Xからどんな潜在変数を求めている?

    • E_0でW+を求める。
    • \tilde_\Delta = G(E_0(X)) - X が失われた情報。
    • 別のエンコーダE_cでC = E_c(\tilde_\Delta)を計算する。
    • CをAdaINに類似の方法で生成器の各層に挿入する。Cは拡張されたW+とみなせる。
    • 編集はW+に対してベクトルを足すことで行い、デコードしてこれを\hat X_editとする。残念ながら、\tilde_\Deltaが編集に置いていかれる。
    • ADA(X_edit, \tilde\Delta)で\tilde\Deltaにも編集を適用する。ADAの学習には視点を変換しただけの雑なデータを用いるが、うまくいくとのこと。
  • スタイルを編集する方法は?

    • 一般的にはその手法で考えている潜在空間にベクトルを重み付きで足す線形な操作が行われる
    • HFGIではInterFaceGAN[7]の結果が用いられている。
    • InterFaceGANでは、無数に生成した潜在変数から画像を生成し、これに識別器が属性ラベルを付与する。潜在空間で属性ラベルを用いて対応する潜在変数を線形識別すると、対応する単位法線ベクトルが属性を操作する方向となる。

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  • 一つ目はfused_act.pyで、FusedLeakyReLUと呼ばれる処理が記述されている。 [3]によれば、この活性化関数の処理は自明なので、オリジナルの定義を変更する。
  • 二つ目はupfirdn2d.pyで、こちらはファイル内に既にPython & PyTorch版の実装が用意されているので、こちらを利用する。
  • 両方とも、ファイルの上の方のmodule_pathやfusedの定義は【Borsalino】CA4LAカスタム パナマハットトリルビーパナマ キートしておく。

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Dockerfile CPUでデモを動かすことを考えて、以下のようなDockerfileを準備した。

  • Methodのセクションの2オペレーションの編集
  • scripts/inference.pyの143行目をdevice = "cpu"に変更
  • [6]に従って学習済みモデルをダウンロードしてcheckpoint/ckpt.ptに配置する

以上の作業により、test_imgs/以下の12枚の画像が入力される。 HFGIではStyleの編集も簡単にできるため、以下で試みる。

  • inference.shを編集し、引数を変更する:--edit_attribute='smile'
  • inference.shを編集し、編集の強さを変更する。デフォルトでは0なので明示的に指定しないとスタイル編集されない:--edit_degree=1.0

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[注意] このブログ記事の筆者は劣モジュラ最適化の専門家ではない.

  • [Chen+] Best of Both Worlds: Practical and Theoretically Optimal Submodular Maximization in Parallel, NeurIPS21
  • [Liu+] Cardinality constrained submodular maximization for random streams, NeurIPS21

それぞれ,log n / log log n と nが下界であることが示されている.つまり,これより高速化はできない.

婦人物の羽織(50年くらい前の物)の詳細は理解する前に力尽きたので,また今度.

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重要だと思った論文のアイデアを書き溜めていきます.

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J(D;G) = \mathbb{E}_{x \sim p(x)} [\log D(x)] + \mathbb{E}_{y \sim p(y)}[\log(1-D(y))]

次に,この識別器Dを騙すような生成器Gの学習を考えます.もしyがy=G(・)のような形で出力されるなら

 \nabla_{G} = \frac{\partial J(D;G)}{\partial y} \frac{\partial y}{\partial G}

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具体的な例がGAIfO[2]で取り上げられています.

J(D;G) = \mathbb{E}_{z \sim p(z)}[\log D(T(G(z)))] + \mathbb{E}_{x \sim p(x)} [\log(1-D(x))] Shop Exclusive Offers from Nike. Find the Latest Trends & Styles Here. Shop our Collection of Clothes, Accessories, Design & more

GAIfOでは,このような場合に,次のような目的関数を定義します.

-\mathbb{E}_{z \sim p(z)}[\log D(T(G(z)))]
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筆者個人用のメモ書きです.

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  • 前提: サーバーAが自動pushを実行したのと前後して,サーバーBもpushをする状況.
  • 1) それぞれ同名の実験結果ファイルを追加する場合: コンフリクトするので実験のトライアルごとにbranchを切って,各ブランチはマージされない運用を考える.[4]
  • 2) 別名の実験結果を保存していく場合: サーバーAとサーバーBが同じブランチに保存しても良い
  • (1) コーディング・【新品未使用】ティートンブロス ジェニーパンツ
  • (2) 完成したready to executeなコードをmasterにgit add/commit/push
  • (3) 各実験サーバーでgit fetch origin master + git stash + git checkout masterを実行
    • git fecth origin masterでリモートのmasterを構成する情報をローカルに落とす
    • git stashで各実験サーバーで未コミットの状態を退避(checkout時のエラー回避目的)
    • git checkoutで各実験サーバーをready to executeな新たな実験コードの状態にする
  • (4) 各実験サーバーで学習・評価を行い,結果をローカルファイルに保存
  • (5-選択肢1) 各実験サーバーでそれぞれmasterを派生元としてbranchを切る / 結果ファイルは各サーバーで同名
  • (5-選択肢2) 各実験サーバーでそれぞれ別名の結果ファイルを保存し,ブランチはmasterのまま
    • 選択肢1をマージすると考えても良い
  • (6) git fetch / add / commit / push

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