論文の概要: DREAM: Diffusion Rectification and Estimation-Adaptive Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00210v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 21:44:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 16:12:04.059709
- Title: DREAM: Diffusion Rectification and Estimation-Adaptive Models
- Title(参考訳): DREAM:拡散整流と推定適応モデル
- Authors: Jinxin Zhou, Tianyu Ding, Tianyi Chen, Jiachen Jiang, Ilya Zharkov,
Zhihui Zhu and Luming Liang
- Abstract要約: DREAM(Diffusion Rectification and Estimation-Adaptive Models)を提案する。
DREAMには2つのコンポーネントがある。DREAMは、サンプリングプロセスの反映のためにトレーニングを調整する拡散補正と、歪みに対する知覚のバランスをとる推定適応である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 53.20600914858245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present DREAM, a novel training framework representing Diffusion
Rectification and Estimation-Adaptive Models, requiring minimal code changes
(just three lines) yet significantly enhancing the alignment of training with
sampling in diffusion models. DREAM features two components: diffusion
rectification, which adjusts training to reflect the sampling process, and
estimation adaptation, which balances perception against distortion. When
applied to image super-resolution (SR), DREAM adeptly navigates the tradeoff
between minimizing distortion and preserving high image quality. Experiments
demonstrate DREAM's superiority over standard diffusion-based SR methods,
showing a $2$ to $3\times $ faster training convergence and a $10$ to
$20\times$ reduction in necessary sampling steps to achieve comparable or
superior results. We hope DREAM will inspire a rethinking of diffusion model
training paradigms.
- Abstract(参考訳): DREAM(Diffusion Rectification and Estimation-Adaptive Models)は,最小限のコード変更(たった3行)を必要とするが,拡散モデルのサンプリングによるトレーニングのアライメントは著しく向上する。
ドリームには、サンプリングプロセスを反映してトレーニングを調整する拡散整流と、歪みに対する知覚のバランスをとる推定適応という2つの要素がある。
画像超解像(SR)に適用すると、DREAMは歪みの最小化と高画質の保存とのトレードオフを確実にナビゲートする。
実験では、標準拡散ベースのSR法よりもDREAMの方が優れていることが示され、より高速なトレーニングコンバージェンスに2ドルから3ドル、同等または優れた結果を得るために必要なサンプリングステップを10ドルから20ドル削減することを示した。
DREAMが拡散モデルトレーニングパラダイムを再考することを願っている。
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