May, 2023
揭示合成图像的实用性：不必完美也能出色
You Don't Have to Be Perfect to Be Amazing: Unveil the Utility of Synthetic Images
Xiaodan Xing, Federico Felder, Yang Nan, Giorgos Papanastasiou, Walsh Simon...
TL;DR深度生成模型生成的合成图像可以解决数据缺乏和数据隐私问题。然而，图像质量评估仅仅基于图像质量测量，并且绝大部分研究者更青睐于产生逼真的图像的合成模型，即具有良好保真度评分，例如低 FID 和高 PSNR 的图像。本研究通过分析超过 100k 张胸部 X 射线图像及其人工合成的副本，确认了保真度、多样性和隐私性之间不可避免的平衡问题，同时指出了保真度和多样性并非高效实用性的必要条件，实验表明，对于数据增强而言，高效实用性的图片也可以是模式坍塌图像和低保真度图像。此外，实验还表明，还可能生成既高效实用又隐私保护的图像，这可以为隐私保护应用中的深度生成模型提供强有力的理论支持。