論文の概要: Progressive Deblurring of Diffusion Models for Coarse-to-Fine Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11192v1
• Date: Sat, 16 Jul 2022 15:00:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-31 14:18:58.082974
• Title: Progressive Deblurring of Diffusion Models for Coarse-to-Fine Image Synthesis
• Title（参考訳）: 粗視画像合成のための拡散モデルの進歩的デブロアリング
• Authors: Sangyun Lee, Hyungjin Chung, Jaehyeon Kim, Jong Chul Ye
• Abstract要約: 拡散モデルは、徐々にノイズを取り除き、増幅信号を増幅することにより、画像合成において顕著な結果を示した。 本稿では,画像の粗大な合成方法を提案する。 実験の結果,提案手法はLSUNの寝室や教会のデータセットにおいて,従来のFID法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.671396431940224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recently, diffusion models have shown remarkable results in image synthesis by gradually removing noise and amplifying signals. Although the simple generative process surprisingly works well, is this the best way to generate image data? For instance, despite the fact that human perception is more sensitive to the low frequencies of an image, diffusion models themselves do not consider any relative importance of each frequency component. Therefore, to incorporate the inductive bias for image data, we propose a novel generative process that synthesizes images in a coarse-to-fine manner. First, we generalize the standard diffusion models by enabling diffusion in a rotated coordinate system with different velocities for each component of the vector. We further propose a blur diffusion as a special case, where each frequency component of an image is diffused at different speeds. Specifically, the proposed blur diffusion consists of a forward process that blurs an image and adds noise gradually, after which a corresponding reverse process deblurs an image and removes noise progressively. Experiments show that the proposed model outperforms the previous method in FID on LSUN bedroom and church datasets. Code is available at https://github.com/sangyun884/blur-diffusion.
• Abstract（参考訳）: 近年,拡散モデルでは,ノイズや増幅信号の除去による画像合成が顕著に行われている。 単純な生成プロセスは驚くほどうまく機能しますが、これは画像データを生成する最良の方法なのでしょうか? 例えば、人間の知覚が画像の低周波数に敏感であるにもかかわらず、拡散モデル自体が各周波数成分の相対的重要性を考慮していない。 そこで,画像データにインダクティブバイアスを組み込むため,画像の粗さから精細さまでを合成する新しい生成法を提案する。 まず,ベクトルの各成分に対して異なる速度で回転座標系を拡散させることにより,標準拡散モデルを一般化する。 さらに,画像の各周波数成分を異なる速度で拡散させる特別な場合として,ぼかし拡散を提案する。 具体的には、提案するぼかし拡散は、画像がぼやけてノイズが徐々に増加するフォワードプロセスからなり、対応する逆プロセスが画像をデブラリングし、ノイズを徐々に除去する。 実験の結果,提案手法はLSUNの寝室や教会のデータセットにおいて,従来のFIDよりも優れていた。 コードはhttps://github.com/sangyun884/blur-diffusionで入手できる。

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