論文の概要: Diffusion Models, Image Super-Resolution And Everything: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00736v3
- Date: Sun, 23 Jun 2024 19:32:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 02:32:50.652488
- Title: Diffusion Models, Image Super-Resolution And Everything: A Survey
- Title（参考訳）: 拡散モデル, 画像超解像, すべて
- Authors: Brian B. Moser, Arundhati S. Shanbhag, Federico Raue, Stanislav Frolov, Sebastian Palacio, Andreas Dengel,
- Abstract要約: 拡散モデル(DM)は、画像の超解法(SR)領域を乱し、画像の品質と人間の知覚的嗜好のギャップを埋めている。
DMは訓練が容易で、従来の生成法で作られたものよりも高い品質のサンプルを作成できる。
彼らの有望な成果にもかかわらず、彼らはさらなる研究を必要とする新しい課題も生み出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.869380093190628
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion Models (DMs) have disrupted the image Super-Resolution (SR) field and further closed the gap between image quality and human perceptual preferences. They are easy to train and can produce very high-quality samples that exceed the realism of those produced by previous generative methods. Despite their promising results, they also come with new challenges that need further research: high computational demands, comparability, lack of explainability, color shifts, and more. Unfortunately, entry into this field is overwhelming because of the abundance of publications. To address this, we provide a unified recount of the theoretical foundations underlying DMs applied to image SR and offer a detailed analysis that underscores the unique characteristics and methodologies within this domain, distinct from broader existing reviews in the field. This survey articulates a cohesive understanding of DM principles and explores current research avenues, including alternative input domains, conditioning techniques, guidance mechanisms, corruption spaces, and zero-shot learning approaches. By offering a detailed examination of the evolution and current trends in image SR through the lens of DMs, this survey sheds light on the existing challenges and charts potential future directions, aiming to inspire further innovation in this rapidly advancing area.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)は、画像の超解法(SR)領域を破壊し、画像の品質と人間の知覚的嗜好のギャップを埋める。
訓練は簡単で、従来の生成手法による現実性を超えた、非常に高品質なサンプルを作成できる。
有望な結果にもかかわらず、彼らはまた、高い計算要求、可視性、説明可能性の欠如、色の変化など、さらなる研究を必要とする新しい課題も生み出した。
残念ながら、この分野への参入は出版物の多さから圧倒的である。
これを解決するために、画像SRに適用されるDMの基盤となる理論的基礎を統一的に再評価し、この分野における独自の特徴と方法論を、この分野におけるより広範な既存レビューとは異なる、詳細な分析を行う。
本調査は,DM原則の密集的な理解を具体化し,代替入力領域,条件付け手法,指導機構,汚職空間,ゼロショット学習アプローチなど,現在の研究手法を探求する。
DMのレンズを通して画像SRの進化と現在の傾向を詳細に調べることにより、この急速に進歩する領域におけるさらなるイノベーションを刺激し、既存の課題と今後の方向性を図示する。
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