論文の概要: Exploiting Diffusion Prior for Real-World Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07015v1
• Date: Thu, 11 May 2023 17:55:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 13:34:46.582988
• Title: Exploiting Diffusion Prior for Real-World Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 実世界の超解像に先立つ爆発拡散
• Authors: Jianyi Wang, Zongsheng Yue, Shangchen Zhou, Kelvin C.K. Chan, Chen Change Loy
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したテキスト・画像拡散モデルにカプセル化された事前知識を視覚的超解像に活用するための新しいアプローチを提案する。 時間認識エンコーダを用いることで、事前学習した合成モデルを変更することなく、有望な復元結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.83724766690952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel approach to leverage prior knowledge encapsulated in pre-trained text-to-image diffusion models for blind super-resolution (SR). Specifically, by employing our time-aware encoder, we can achieve promising restoration results without altering the pre-trained synthesis model, thereby preserving the generative prior and minimizing training cost. To remedy the loss of fidelity caused by the inherent stochasticity of diffusion models, we introduce a controllable feature wrapping module that allows users to balance quality and fidelity by simply adjusting a scalar value during the inference process. Moreover, we develop a progressive aggregation sampling strategy to overcome the fixed-size constraints of pre-trained diffusion models, enabling adaptation to resolutions of any size. A comprehensive evaluation of our method using both synthetic and real-world benchmarks demonstrates its superiority over current state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習されたテキストから画像への拡散モデルにカプセル化された先行知識をブラインド超解像(sr)に活用する新しい手法を提案する。 具体的には、時間認識エンコーダを用いることで、事前学習した合成モデルを変更せずに有望な復元結果が得られ、生成前の保存とトレーニングコストの最小化が可能となる。 拡散モデル固有の確率性に起因する忠実さの損失を解消するため,ユーザが推論処理中にスカラー値を調整するだけで品質と忠実さのバランスをとることができる制御可能な特徴包みモジュールを導入する。 さらに,事前学習された拡散モデルの固定サイズの制約を克服し,任意のサイズの解像度に適応できるように,漸進的アグリゲーションサンプリング戦略を開発した。 合成および実世界のベンチマークを用いて,本手法の総合評価を行い,現在の最先端手法よりも優れていることを示す。

関連論文リスト

• DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior [73.8274638090392]
  本稿では,事前訓練したテキスト・画像拡散モデルを利用したブラインド画像復元問題に対するDiffBIRを提案する。 本稿では, インジェクティブ変調サブネットワーク -- LAControlNet を微調整用として導入し, 事前学習した安定拡散はその生成能力を維持することを目的としている。 実験では、ブラインド画像の超解像とブラインド顔復元の両タスクにおいて、最先端のアプローチよりも優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T07:11:52Z)
• A Unified Conditional Framework for Diffusion-based Image Restoration [39.418415473235235]
  画像復元のための拡散モデルに基づく統一条件付きフレームワークを提案する。 我々は、軽量なUNetを利用して初期ガイダンスと拡散モデルを予測し、指導の残余を学習する。 そこで本研究では,高解像度画像を扱うために,単純なステップ間パッチ分割方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T17:22:24Z)
• 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)
• Reflected Diffusion Models [93.26107023470979]
  本稿では,データのサポートに基づいて進化する反射微分方程式を逆転する反射拡散モデルを提案する。 提案手法は,一般化されたスコアマッチング損失を用いてスコア関数を学習し,標準拡散モデルの主要成分を拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T17:54:38Z)
• Perception-Distortion Balanced ADMM Optimization for Single-Image Super-Resolution [29.19388490351459]
  低周波制約(LFc-SR)を持つ新しい超解像モデルを提案する。 制約付きモデルの非自明な学習のためのADMMに基づく交互最適化手法を提案する。 実験の結果,提案手法は加工後処理の煩雑さを伴わず,最先端の性能を達成できた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-05T05:37:55Z)
• Deblurring via Stochastic Refinement [85.42730934561101]
  条件付き拡散モデルに基づくブラインドデブロアリングのための代替フレームワークを提案する。 提案手法は,PSNRなどの歪み指標の点で競合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T04:36:09Z)
• Generalized Real-World Super-Resolution through Adversarial Robustness [107.02188934602802]
  本稿では,実世界のSRに取り組むために,敵攻撃の一般化能力を活用したロバスト超解法を提案する。 我々の新しいフレームワークは、現実世界のSR手法の開発においてパラダイムシフトをもたらす。 単一のロバストモデルを使用することで、実世界のベンチマークで最先端の特殊な手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T22:43:20Z)
• Monocular Real-Time Volumetric Performance Capture [28.481131687883256]
  本稿では,モノクロ映像から実時間速度でボリューム・パフォーマンス・キャプチャとノベル・ビュー・レンダリングを行うための最初のアプローチを提案する。 このシステムは,Pixel-Aligned Implicit Function (PIFu)を活用して,各フレームから完全にテクスチャ化された3次元人体を再構成する。 また,オンラインハード・サンプル・マイニング(OHEM)技術を導入し,難題の稀な発生により,障害モードを効果的に抑制する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T04:45:13Z)

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。