論文の概要: Local Implicit Normalizing Flow for Arbitrary-Scale Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05156v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 10:20:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 15:17:04.280806
• Title: Local Implicit Normalizing Flow for Arbitrary-Scale Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 任意スケール画像超解像に対する局所帰納正規化流れ
• Authors: Jie-En Yao, Li-Yuan Tsao, Yi-Chen Lo, Roy Tseng, Chia-Che Chang, Chun-Yi Lee
• Abstract要約: 本稿では, 上記の問題に対する統一解として, ローカルインプリシト正規化フロー (LINF) を提案する。 LINFは、流れの正規化を伴う異なるスケーリング要因下でのテクスチャの詳細な分布をモデル化する。 LINFは、従来の任意のスケールのSR手法と比較して、最先端の知覚品質を実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.653044501483667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flow-based methods have demonstrated promising results in addressing the ill-posed nature of super-resolution (SR) by learning the distribution of high-resolution (HR) images with the normalizing flow. However, these methods can only perform a predefined fixed-scale SR, limiting their potential in real-world applications. Meanwhile, arbitrary-scale SR has gained more attention and achieved great progress. Nonetheless, previous arbitrary-scale SR methods ignore the ill-posed problem and train the model with per-pixel L1 loss, leading to blurry SR outputs. In this work, we propose "Local Implicit Normalizing Flow" (LINF) as a unified solution to the above problems. LINF models the distribution of texture details under different scaling factors with normalizing flow. Thus, LINF can generate photo-realistic HR images with rich texture details in arbitrary scale factors. We evaluate LINF with extensive experiments and show that LINF achieves the state-of-the-art perceptual quality compared with prior arbitrary-scale SR methods.
• Abstract（参考訳）: フローベース手法は,高分解能(HR)画像の正規化フローによる分布を学習することにより,超解像(SR)の誤った性質に対処する上で有望な結果を示した。 しかし、これらの手法は予め定義された固定スケールのSRしか実行できず、現実の応用においてその可能性を制限する。 一方、任意のスケールのSRが注目され、大きな進歩を遂げた。 それでも、以前の任意のスケールのSR手法は不適切な問題を無視し、ピクセル当たりのL1損失でモデルを訓練し、曖昧なSR出力をもたらす。 そこで本研究では,これらの問題に対する統一解として,LINF(Local Implicit Normalizing Flow)を提案する。 LINFは、流れの正規化を伴う異なるスケーリング要因の下でテクスチャの詳細な分布をモデル化する。 したがって、LINFは任意のスケールの要素でテクスチャの詳細がリッチなフォトリアリスティックHR画像を生成することができる。 我々は、LINFを広範囲な実験により評価し、従来の任意スケールSR法と比較して、LINFが最先端の知覚品質を達成することを示す。

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