論文の概要: SinDDM: A Single Image Denoising Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16582v3
• Date: Tue, 6 Jun 2023 20:42:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 19:54:03.169429
• Title: SinDDM: A Single Image Denoising Diffusion Model
• Title（参考訳）: sinddm:単一画像の雑音拡散モデル
• Authors: Vladimir Kulikov, Shahar Yadin, Matan Kleiner, Tomer Michaeli
• Abstract要約: 単一画像上でのデノナイズ拡散モデルをトレーニングするためのフレームワークを提案する。 SinDDMを作成した本手法では,マルチスケール拡散プロセスを用いてトレーニング画像の内部統計を学習する。 これは、スタイル転送や調和など、幅広いタスクに適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.51951207066209
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion models (DDMs) have led to staggering performance leaps in image generation, editing and restoration. However, existing DDMs use very large datasets for training. Here, we introduce a framework for training a DDM on a single image. Our method, which we coin SinDDM, learns the internal statistics of the training image by using a multi-scale diffusion process. To drive the reverse diffusion process, we use a fully-convolutional light-weight denoiser, which is conditioned on both the noise level and the scale. This architecture allows generating samples of arbitrary dimensions, in a coarse-to-fine manner. As we illustrate, SinDDM generates diverse high-quality samples, and is applicable in a wide array of tasks, including style transfer and harmonization. Furthermore, it can be easily guided by external supervision. Particularly, we demonstrate text-guided generation from a single image using a pre-trained CLIP model.
• Abstract（参考訳）: ノイズ拡散モデル(ddms)は画像生成、編集、復元において驚くべき性能向上をもたらした。 しかし、既存のDDMはトレーニングに非常に大きなデータセットを使用している。 本稿では,単一画像上でDDMをトレーニングするためのフレームワークを提案する。 SinDDMを作成した本手法では,マルチスケール拡散プロセスを用いてトレーニング画像の内部統計を学習する。 逆拡散過程を駆動するために, 全畳み込み型軽量デノイザーを用い, 騒音レベルとスケールの両方を条件とする。 このアーキテクチャは任意の次元のサンプルを粗い方法で生成することができる。 以下に示すように、SinDDMは様々な高品質なサンプルを生成し、スタイル転送や調和を含む幅広いタスクに適用できる。 さらに、外部監視によって容易にガイドすることができる。 特に,事前学習したCLIPモデルを用いて,単一画像からのテキスト誘導生成を示す。

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