論文の概要: Resfusion: Prior Residual Noise embedded Denoising Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14900v1
• Date: Sat, 25 Nov 2023 02:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 23:12:37.730791
• Title: Resfusion: Prior Residual Noise embedded Denoising Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: Resfusion: 拡散確率モデルによる残響ノイズの埋込み
• Authors: Shi Zhenning, Dong Changsheng, Pan Bin, Xie Xueshuo, He Along, Qu Qiaoying, Li Tao
• Abstract要約: Denoising Diffusion Probabilistic Modelsは、入力画像に条件付きセグメンテーションマスクを生成することにより、画像セグメンテーションに広く利用されている。 従来の作業は、既存のエンドツーエンドモデルとデノナイズ拡散モデルとをシームレスに統合することはできません。 本稿では,セグメント化マスクやターゲット画像の種類を段階的に生成する新しいResnoise-Diffusion法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0731937470362376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Denoising Diffusion Probabilistic Models have been widely used in image segmentation, by generating segmentation masks conditioned on the input image. However, previous works can not seamlessly integrate existing end-to-end models with denoising diffusion models. Existing research can only select acceleration steps based on experience rather than calculating them specifically. Moreover, most methods are limited to small models and small-scale datasets, unable to generalize to general datasets and a wider range of tasks. Therefore, we propose Resfusion with a novel resnoise-diffusion process, which gradually generates segmentation masks or any type of target image, seamlessly integrating state-of-the-art end-to-end models and denoising diffusion models. Resfusion bridges the discrepancy between the likelihood output and the ground truth output through a Markov process. Through the novel smooth equivalence transformation in resnoise-diffusion process, we determine the optimal acceleration step. Experimental results demonstrate that Resfusion combines the capabilities of existing end-to-end models and denoising diffusion models, further enhancing performance and achieving outstanding results. Moreover, Resfusion is not limited to segmentation tasks, it can easily generalize to any general tasks of image generation and exhibit strong competitiveness.
• Abstract（参考訳）: 近年,入力画像に条件付きセグメンテーションマスクを生成することにより,画像セグメンテーションにおいて拡散確率モデルが広く用いられている。 しかし、既存のエンドツーエンドモデルとノイズ拡散モデルとのシームレスな統合は不可能である。 既存の研究は、特に計算するのではなく、経験に基づいて加速ステップを選択できる。 さらに、ほとんどの手法は小さなモデルと小さなデータセットに限られており、一般的なデータセットや幅広いタスクに一般化できない。 そこで本研究では,セグメンテーションマスクやターゲット画像の種類を徐々に生成し,最先端のエンド・ツー・エンドモデルをシームレスに統合し,拡散モデルを生成する新しいリズノーズ・ディフフュージョン法を提案する。 再拡散は、確率出力とマルコフ過程を通じて出力される基底真理との相違を橋渡しする。 共振器拡散過程における新しいスムーズな等価変換を通じて、最適な加速ステップを決定する。 実験の結果、Resfusionは既存のエンドツーエンドモデルの能力と拡散モデルの認知を組み合わせ、さらなる性能向上と優れた結果の達成を図っている。 さらに,Resfusionはセグメンテーションタスクに限らず,画像生成の一般的なタスクに容易に一般化でき,強力な競争力を示す。

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