論文の概要: MIDMs: Matching Interleaved Diffusion Models for Exemplar-based Image Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11047v2
• Date: Fri, 23 Sep 2022 06:46:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 10:45:38.526021
• Title: MIDMs: Matching Interleaved Diffusion Models for Exemplar-based Image Translation
• Title（参考訳）: MIDM:Exemplar-based Image Translationのためのインターリーブ拡散モデルマッチング
• Authors: Junyoung Seo, Gyuseong Lee, Seokju Cho, Jiyoung Lee, Seungryong Kim
• Abstract要約: マッチング型インターリーブド拡散モデル (MIDM) と呼ばれる, 画像翻訳のための新しい手法を提案する。 拡散に基づくマッチング・アンド・ジェネレーション・フレームワークを定式化し、ドメイン間マッチングと拡散ステップを潜時空間でインターリーブする。 拡散過程の信頼性を向上させるため,サイクル整合性を用いた信頼度対応プロセスの設計を行い,信頼度の高い領域のみを考える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.03892463588357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel method for exemplar-based image translation, called matching interleaved diffusion models (MIDMs). Most existing methods for this task were formulated as GAN-based matching-then-generation framework. However, in this framework, matching errors induced by the difficulty of semantic matching across cross-domain, e.g., sketch and photo, can be easily propagated to the generation step, which in turn leads to degenerated results. Motivated by the recent success of diffusion models overcoming the shortcomings of GANs, we incorporate the diffusion models to overcome these limitations. Specifically, we formulate a diffusion-based matching-and-generation framework that interleaves cross-domain matching and diffusion steps in the latent space by iteratively feeding the intermediate warp into the noising process and denoising it to generate a translated image. In addition, to improve the reliability of the diffusion process, we design a confidence-aware process using cycle-consistency to consider only confident regions during translation. Experimental results show that our MIDMs generate more plausible images than state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MIDM(Matched Interleaved diffusion Model)と呼ばれる画像翻訳手法を提案する。 このタスクの既存のメソッドのほとんどはganベースのマッチング・ザンジェネレーションフレームワークとして定式化された。 しかし、このフレームワークでは、スケッチや写真など、クロスドメイン間のセマンティックマッチングの難しさによって引き起こされるエラーを生成ステップに容易に伝播することができ、結果として結果が劣化する。 GANの欠点を克服する拡散モデルの成功により、これらの制限を克服するために拡散モデルが組み込まれている。 具体的には、中間ワープを反復的にノージングプロセスに供給し、それを除いて変換画像を生成することで、潜在空間におけるクロスドメインマッチングと拡散ステップをインターリーブする拡散ベースのマッチング・アンド・ジェネレーションフレームワークを定式化する。 さらに, 拡散過程の信頼性を向上させるため, 周期整合性を用いた信頼度認識プロセスを構築し, 翻訳中の信頼区間のみを考える。 実験結果から,MIDMは最先端の手法よりも可塑性画像を生成することがわかった。

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