論文の概要: ResShift: Efficient Diffusion Model for Image Super-resolution by Residual Shifting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12348v3
• Date: Wed, 18 Oct 2023 11:50:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 20:01:57.756401
• Title: ResShift: Efficient Diffusion Model for Image Super-resolution by Residual Shifting
• Title（参考訳）: ResShift: 残差シフトによる画像超解像の効率的な拡散モデル
• Authors: Zongsheng Yue, Jianyi Wang, Chen Change Loy
• Abstract要約: 拡散に基づく画像超解像法(SR)は主に低推論速度によって制限される。 本稿では,SRの拡散段数を大幅に削減する新しい,効率的な拡散モデルを提案する。 本手法は,残差をシフトすることで高分解能画像と低分解能画像の間を移動させるマルコフ連鎖を構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.83632337581034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion-based image super-resolution (SR) methods are mainly limited by the low inference speed due to the requirements of hundreds or even thousands of sampling steps. Existing acceleration sampling techniques inevitably sacrifice performance to some extent, leading to over-blurry SR results. To address this issue, we propose a novel and efficient diffusion model for SR that significantly reduces the number of diffusion steps, thereby eliminating the need for post-acceleration during inference and its associated performance deterioration. Our method constructs a Markov chain that transfers between the high-resolution image and the low-resolution image by shifting the residual between them, substantially improving the transition efficiency. Additionally, an elaborate noise schedule is developed to flexibly control the shifting speed and the noise strength during the diffusion process. Extensive experiments demonstrate that the proposed method obtains superior or at least comparable performance to current state-of-the-art methods on both synthetic and real-world datasets, even only with 15 sampling steps. Our code and model are available at https://github.com/zsyOAOA/ResShift.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づく画像超解像法(SR)は主に、数百から数千のサンプリングステップの要求により、低い推論速度によって制限される。 既存の加速サンプリング技術は必然的に性能を犠牲にし、過度なSR結果をもたらす。 そこで本稿では,srの新しい効率的な拡散モデルを提案する。拡散ステップ数を大幅に削減し,推論時の高速化の必要性をなくし,それに伴う性能劣化を解消する。 本手法では,高分解能画像と低分解能画像との間で残差を移動させ,遷移効率を大幅に向上させるマルコフ連鎖を構築する。 また、拡散過程におけるシフト速度と騒音強度を柔軟に制御する精巧なノイズスケジュールを開発する。 実験の結果,提案手法は,15段階のサンプリングでも,合成と実世界の両方のデータセットにおいて,現在の最先端手法よりも優れた,あるいは少なくとも同等の性能が得られることが示された。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/zsyoaoa/resshiftで利用可能です。

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