論文の概要: Generalized Consistency Trajectory Models for Image Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12510v2
• Date: Mon, 07 Oct 2024 10:31:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 18:00:36.089529
• Title: Generalized Consistency Trajectory Models for Image Manipulation
• Title（参考訳）: 画像操作のための一般化された一貫性軌道モデル
• Authors: Beomsu Kim, Jaemin Kim, Jeongsol Kim, Jong Chul Ye,
• Abstract要約: 拡散モデル(DM)は、画像編集や復元などの応用と同様に、無条件生成において優れている。 本研究の目的は、一般化されたCTM(GCTM)を提案することによって、整合性軌道モデル(CTM)の完全なポテンシャルを解放することである。 本稿では,GCTMの設計空間について論じ,画像から画像への変換,復元,編集など,様々な画像操作タスクにおいて有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.576781858809355
• License:
• Abstract: Diffusion models (DMs) excel in unconditional generation, as well as on applications such as image editing and restoration. The success of DMs lies in the iterative nature of diffusion: diffusion breaks down the complex process of mapping noise to data into a sequence of simple denoising tasks. Moreover, we are able to exert fine-grained control over the generation process by injecting guidance terms into each denoising step. However, the iterative process is also computationally intensive, often taking from tens up to thousands of function evaluations. Although consistency trajectory models (CTMs) enable traversal between any time points along the probability flow ODE (PFODE) and score inference with a single function evaluation, CTMs only allow translation from Gaussian noise to data. This work aims to unlock the full potential of CTMs by proposing generalized CTMs (GCTMs), which translate between arbitrary distributions via ODEs. We discuss the design space of GCTMs and demonstrate their efficacy in various image manipulation tasks such as image-to-image translation, restoration, and editing.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)は、画像編集や復元などの応用と同様に、無条件生成において優れている。 拡散は、ノイズをデータにマッピングする複雑な過程を、単純な復調タスクの列に分解する。 さらに,各認知ステップに誘導項を注入することにより,生成プロセスのきめ細かい制御を行うことができる。 しかし、反復過程も計算集約的であり、しばしば数万から数千の関数評価を取る。 整合性軌道モデル(CTM)は、確率フローODE(PFODE)に沿った任意の時間点間のトラバースを可能にし、単一関数評価によるスコア推定を可能にするが、CTMはガウスノイズからデータへの変換のみを可能にする。 本研究の目的は、一般化されたCTM(GCTM)を提案し、ODEを介して任意の分布を変換することで、CTMの潜在能力を最大限に活用することである。 本稿では,GCTMの設計空間について論じ,画像から画像への変換,復元,編集など,様々な画像操作タスクにおいて有効性を示す。

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