論文の概要: Soft-IntroVAE for Continuous Latent space Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09008v1
• Date: Tue, 18 Jul 2023 06:54:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-19 16:13:58.817412
• Title: Soft-IntroVAE for Continuous Latent space Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 連続潜時空間画像超解像のためのソフトイントロVAE
• Authors: Zhi-Song Liu, Zijia Wang, Zhen Jia
• Abstract要約: 連続潜時空間画像超解像(SVAE-SR)のためのソフトイントロVAEを提案する。 変分オートエンコーダにインスパイアされた連続潜時空間画像超解像(SVAE-SR)のためのソフトイントロVAEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.344557879284219
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continuous image super-resolution (SR) recently receives a lot of attention from researchers, for its practical and flexible image scaling for various displays. Local implicit image representation is one of the methods that can map the coordinates and 2D features for latent space interpolation. Inspired by Variational AutoEncoder, we propose a Soft-introVAE for continuous latent space image super-resolution (SVAE-SR). A novel latent space adversarial training is achieved for photo-realistic image restoration. To further improve the quality, a positional encoding scheme is used to extend the original pixel coordinates by aggregating frequency information over the pixel areas. We show the effectiveness of the proposed SVAE-SR through quantitative and qualitative comparisons, and further, illustrate its generalization in denoising and real-image super-resolution.
• Abstract（参考訳）: 連続画像超解像(SR)は、様々なディスプレイの実用的で柔軟な画像スケーリングのために、研究者から多くの注目を集めている。 局所暗黙的画像表現は、潜在空間補間のための座標と2次元特徴をマッピングできる方法の1つである。 変分オートエンコーダにインスパイアされた連続潜時空間画像超解像(SVAE-SR)のためのソフトイントロVAEを提案する。 フォトリアリスティック画像復元のための新しい潜時空間対向トレーニングを実現する。 さらに品質を向上させるために、画素領域の周波数情報を集約して元の画素座標を拡張する位置符号化方式を用いる。 本稿では,量的および定性的な比較によるSVAE-SRの有効性を示すとともに,デノナイズおよび実像超解像における一般化について述べる。

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