論文の概要: ACDMSR: Accelerated Conditional Diffusion Models for Single Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00781v1
• Date: Mon, 3 Jul 2023 06:49:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 14:20:22.515702
• Title: ACDMSR: Accelerated Conditional Diffusion Models for Single Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: ACDMSR: 単一画像超解法における条件拡散モデル
• Authors: Axi Niu, Pham Xuan Trung, Kang Zhang, Jinqiu Sun, Yu Zhu, In So Kweon, and Yanning Zhang
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.73658185158222
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have gained significant popularity in the field of image-to-image translation. Previous efforts applying diffusion models to image super-resolution (SR) have demonstrated that iteratively refining pure Gaussian noise using a U-Net architecture trained on denoising at various noise levels can yield satisfactory high-resolution images from low-resolution inputs. However, this iterative refinement process comes with the drawback of low inference speed, which strongly limits its applications. To speed up inference and further enhance the performance, our research revisits diffusion models in image super-resolution and proposes a straightforward yet significant diffusion model-based super-resolution method called ACDMSR (accelerated conditional diffusion model for image super-resolution). Specifically, our method adapts the standard diffusion model to perform super-resolution through a deterministic iterative denoising process. Our study also highlights the effectiveness of using a pre-trained SR model to provide the conditional image of the given low-resolution (LR) image to achieve superior high-resolution results. We demonstrate that our method surpasses previous attempts in qualitative and quantitative results through extensive experiments conducted on benchmark datasets such as Set5, Set14, Urban100, BSD100, and Manga109. Moreover, our approach generates more visually realistic counterparts for low-resolution images, emphasizing its effectiveness in practical scenarios.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像から画像への翻訳の分野で大きな人気を集めている。 画像超解像(SR)に拡散モデルを適用した従来の試みは、様々な雑音レベルでデノイングを訓練したU-Netアーキテクチャを用いて純粋ガウス雑音を反復的に精製することで、低分解能入力から良好な高分解能画像が得られることを示した。 しかし、この反復的なリファインメントプロセスは、そのアプリケーションを強く制限する低い推論速度の欠点を伴っている。 画像の超解像における拡散モデルを再検討し, acdmsr (accelerated conditional diffusion model for image super- resolution) と呼ばれる簡易かつ有意義な拡散モデルに基づく超解像法を提案する。 具体的には,標準拡散モデルを適用し,決定論的反復分極過程を通じて超解像を行う。 また,所望の低解像度(LR)画像の条件付き画像を提供するために,事前学習SRモデルを使用することの有効性を強調した。 本手法は, set5, set14, urban100, bsd100, manga109 などのベンチマークデータセット上で行った広範囲な実験により, 質的, 定量的な結果に対するこれまでの試みを上回っていることを実証する。 さらに,本手法は低解像度画像に対してより視覚的な対応を生成し,実用的なシナリオでの有効性を強調する。

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