論文の概要: The Swiss Army Knife for Image-to-Image Translation: Multi-Task Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02641v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 07:52:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-07 14:06:36.639339
• Title: The Swiss Army Knife for Image-to-Image Translation: Multi-Task Diffusion Models
• Title（参考訳）: 画像から画像への翻訳のためのスイス陸軍ナイフ:マルチタスク拡散モデル
• Authors: Julia Wolleb, Robin Sandk\"uhler, Florentin Bieder, Philippe C. Cattin
• Abstract要約: 本研究では,暗黙的拡散モデルを用いた画像から画像への変換手法を構築した。 回帰タスクを用いて顔画像の老化過程をシミュレートするために本手法を適用した。 また,脳MRI画像の正常なスライスにおいて,所望の部位に腫瘍を塗布するためにセグメンテーションモデルを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8999666725996974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, diffusion models were applied to a wide range of image analysis tasks. We build on a method for image-to-image translation using denoising diffusion implicit models and include a regression problem and a segmentation problem for guiding the image generation to the desired output. The main advantage of our approach is that the guidance during the denoising process is done by an external gradient. Consequently, the diffusion model does not need to be retrained for the different tasks on the same dataset. We apply our method to simulate the aging process on facial photos using a regression task, as well as on a brain magnetic resonance (MR) imaging dataset for the simulation of brain tumor growth. Furthermore, we use a segmentation model to inpaint tumors at the desired location in healthy slices of brain MR images. We achieve convincing results for all problems.
• Abstract（参考訳）: 近年,様々な画像解析タスクに拡散モデルを適用している。 本稿では,拡散暗黙モデルを用いた画像間翻訳手法を構築し,画像生成を所望の出力に導くための回帰問題とセグメント化問題を含む。 私たちのアプローチの主な利点は、ノイズ処理中のガイダンスが外部勾配によって行われることです。 したがって、同じデータセット上の異なるタスクのために拡散モデルを再トレーニングする必要はない。 本手法は,脳腫瘍進展のシミュレーションのための脳磁気共鳴(MR)画像データセットと同様に,回帰タスクを用いて顔写真の加齢過程をシミュレートするために応用する。 さらに,脳MRI画像の正常スライスにおいて,所望の部位に腫瘍を塗布するためにセグメンテーションモデルを用いる。 我々はすべての問題に対して説得力のある結果を得る。

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