論文の概要: Implicit Diffusion Models for Continuous Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16491v2
• Date: Sun, 3 Sep 2023 10:19:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 05:53:29.059861
• Title: Implicit Diffusion Models for Continuous Super-Resolution
• Title（参考訳）: 連続超解像のための暗黙的拡散モデル
• Authors: Sicheng Gao and Xuhui Liu and Bohan Zeng and Sheng Xu and Yanjing Li and Xiaoyan Luo and Jianzhuang Liu and Xiantong Zhen and Baochang Zhang
• Abstract要約: 本稿では,高忠実度連続画像超解像のためのインプリシティ拡散モデル(IDM)を提案する。 IDMは暗黙のニューラル表現とデノナイジング拡散モデルを統合されたエンドツーエンドフレームワークに統合する。 スケーリング係数は分解能を調節し、最終出力におけるLR情報と生成された特徴の比率を変調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.45848137914592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image super-resolution (SR) has attracted increasing attention due to its wide applications. However, current SR methods generally suffer from over-smoothing and artifacts, and most work only with fixed magnifications. This paper introduces an Implicit Diffusion Model (IDM) for high-fidelity continuous image super-resolution. IDM integrates an implicit neural representation and a denoising diffusion model in a unified end-to-end framework, where the implicit neural representation is adopted in the decoding process to learn continuous-resolution representation. Furthermore, we design a scale-controllable conditioning mechanism that consists of a low-resolution (LR) conditioning network and a scaling factor. The scaling factor regulates the resolution and accordingly modulates the proportion of the LR information and generated features in the final output, which enables the model to accommodate the continuous-resolution requirement. Extensive experiments validate the effectiveness of our IDM and demonstrate its superior performance over prior arts.
• Abstract（参考訳）: 画像超解像(SR)はその幅広い応用により注目を集めている。 しかし、現在のsrメソッドは一般的に過剰なスムーシングとアーティファクトに苦しんでおり、ほとんどは固定された倍率でしか動作しない。 本稿では,高忠実度連続画像の超解像のための暗黙拡散モデル(idm)を提案する。 IDMは暗黙のニューラル表現と暗黙の拡散モデルを統合されたエンドツーエンドフレームワークに統合し、暗黙のニューラル表現が復号プロセスで採用され、連続的なレゾリューション表現が学習される。 さらに、低解像度(LR)コンディショニングネットワークとスケーリング係数からなるスケール制御可能なコンディショニング機構を設計する。 スケーリング係数は分解能を調節し、最終出力におけるLR情報と生成された特徴の比率を調整し、連続分解能要件を満たすことができる。 IDMの有効性を検証し,先行技術よりも優れた性能を示した。

関連論文リスト

• $\text{S}^{3}$Mamba: Arbitrary-Scale Super-Resolution via Scaleable State Space Model [45.65903826290642]
  ASSRは、1つのモデルを用いて、任意のスケールで低解像度画像を高解像度画像に超解き放つことを目的としている。 拡張性のある連続表現空間を構築するために,$textS3$Mambaと呼ばれる新しい任意のスケール超解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-16T11:13:02Z)
• A Flow-based Truncated Denoising Diffusion Model for Super-resolution Magnetic Resonance Spectroscopic Imaging [34.32290273033808]
  本研究は,超高分解能MRSIのためのフローベースTrncated Denoising Diffusion Modelを導入する。 拡散鎖を切断することで拡散過程を短縮し, 正規化フローベースネットワークを用いて切断工程を推定する。 FTDDMは既存の生成モデルよりも優れており、サンプリングプロセスを9倍以上高速化している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T03:42:35Z)
• AdaDiffSR: Adaptive Region-aware Dynamic Acceleration Diffusion Model for Real-World Image Super-Resolution [14.2500092850787]
  拡散モデル(DM)は、単一画像の超解像や他の画像間翻訳タスクにおいて有望な結果を示している。 我々は、動的時間ステップサンプリング戦略(DTSS)を備えたDMsベースの超解像パイプラインであるAdaDiffSRを提案する。 実験の結果,AdaDiffSR は現在の最先端の DM ベースの SR 手法よりも高い性能を達成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T10:29:18Z)
• Degradation-Guided One-Step Image Super-Resolution with Diffusion Priors [75.24313405671433]
  拡散に基づく画像超解像法 (SR) は、事前訓練された大規模なテキスト・画像拡散モデルを先行として活用することにより、顕著な成功を収めた。 本稿では,拡散型SR手法の効率問題に対処する新しい一段階SRモデルを提案する。 既存の微調整戦略とは異なり、SR専用の劣化誘導低ランク適応 (LoRA) モジュールを設計した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T16:15:21Z)
• Binarized Diffusion Model for Image Super-Resolution [61.963833405167875]
  超圧縮アルゴリズムであるバイナリ化は、高度な拡散モデル(DM)を効果的に加速する可能性を提供する 既存の二項化法では性能が著しく低下する。 画像SRのための新しいバイナライズ拡散モデルBI-DiffSRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T10:30:25Z)
• Diffusion Models Without Attention [110.5623058129782]
  Diffusion State Space Model (DiffuSSM) は、よりスケーラブルな状態空間モデルバックボーンで注目メカニズムを置き換えるアーキテクチャである。 拡散訓練におけるFLOP効率の高いアーキテクチャへの注力は、大きな前進となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T05:15:35Z)
• ACDMSR: Accelerated Conditional Diffusion Models for Single Image Super-Resolution [84.73658185158222]
  本稿では,ACDMSRと呼ばれる拡散モデルに基づく超解像法を提案する。 提案手法は, 決定論的反復分解過程を通じて超解像を行うために, 標準拡散モデルに適応する。 提案手法は,低解像度画像に対してより視覚的に現実的な表現を生成し,現実的なシナリオにおけるその有効性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T06:49:04Z)
• Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring [71.76410266003917]
  拡散モデル (DM) は画像劣化に導入され, 有望な性能を示した。 本稿では,階層型統合拡散モデル(HI-Diff)を提案する。 人工的および実世界のぼかしデータセットの実験は、HI-Diffが最先端の手法より優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T12:18:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。