論文の概要: Diverse super-resolution with pretrained deep hiererarchical VAEs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10347v4
- Date: Tue, 9 Jan 2024 14:27:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-10 23:27:21.523708
- Title: Diverse super-resolution with pretrained deep hiererarchical VAEs
- Title(参考訳): 事前訓練された深部階層的vaesによる多彩な超解像
- Authors: Jean Prost, Antoine Houdard, Andr\'es Almansa and Nicolas Papadakis
- Abstract要約: 画像超解像問題に対する多種多様な解を生成する問題について検討する。
我々は、事前訓練されたHVAEの潜在空間における低解像度画像を符号化する軽量エンコーダを訓練する。
推論では,低解像度エンコーダと事前学習した生成モデルを組み合わせて画像の超解像を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.257821009472099
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We investigate the problem of producing diverse solutions to an image
super-resolution problem. From a probabilistic perspective, this can be done by
sampling from the posterior distribution of an inverse problem, which requires
the definition of a prior distribution on the high-resolution images. In this
work, we propose to use a pretrained hierarchical variational autoencoder
(HVAE) as a prior. We train a lightweight stochastic encoder to encode
low-resolution images in the latent space of a pretrained HVAE. At inference,
we combine the low-resolution encoder and the pretrained generative model to
super-resolve an image. We demonstrate on the task of face super-resolution
that our method provides an advantageous trade-off between the computational
efficiency of conditional normalizing flows techniques and the sample quality
of diffusion based methods.
- Abstract(参考訳): 画像超解像問題に対する多種多様な解を生成する問題について検討する。
確率論的観点からは、高解像度画像上での事前分布の定義を必要とする逆問題の後部分布からサンプリングすることでこれを実現できる。
本研究では,事前訓練された階層型変分オートエンコーダ(HVAE)を前者として使用することを提案する。
我々は,事前学習したhvaeの潜在空間に低解像度画像を符号化するために,軽量確率エンコーダを訓練する。
推論では,低解像度エンコーダと事前学習した生成モデルを組み合わせて画像の超解像を行う。
本手法は,条件付き正規化フロー手法の計算効率と拡散に基づく手法のサンプル品質との間に有利なトレードオフをもたらすことを,超解像の課題として示す。
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