論文の概要: AddSR: Accelerating Diffusion-based Blind Super-Resolution with Adversarial Diffusion Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01717v3
• Date: Thu, 23 May 2024 12:49:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 05:50:08.851265
• Title: AddSR: Accelerating Diffusion-based Blind Super-Resolution with Adversarial Diffusion Distillation
• Title（参考訳）: AddSR: 逆拡散蒸留を併用したBlind Super-Resolutionの高速化
• Authors: Rui Xie, Ying Tai, Chen Zhao, Kai Zhang, Zhenyu Zhang, Jun Zhou, Xiaoqian Ye, Qian Wang, Jian Yang,
• Abstract要約: 低分解能入力からの複雑な詳細で鮮明な高分解能画像の再構成における, 安定拡散ショーケースに基づくブラインド超解像法 その実用性はしばしば、数千から数百のサンプリングステップの要求に起因して、効率の悪さによって妨げられる。 効率の良い逆拡散蒸留 (ADD) にインスパイアされた我々は, 蒸留と制御ネットの両方のアイデアを取り入れることでこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.62480338471837
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Blind super-resolution methods based on stable diffusion showcase formidable generative capabilities in reconstructing clear high-resolution images with intricate details from low-resolution inputs. However, their practical applicability is often hampered by poor efficiency, stemming from the requirement of thousands or hundreds of sampling steps. Inspired by the efficient adversarial diffusion distillation (ADD), we design~\name~to address this issue by incorporating the ideas of both distillation and ControlNet. Specifically, we first propose a prediction-based self-refinement strategy to provide high-frequency information in the student model output with marginal additional time cost. Furthermore, we refine the training process by employing HR images, rather than LR images, to regulate the teacher model, providing a more robust constraint for distillation. Second, we introduce a timestep-adaptive ADD to address the perception-distortion imbalance problem introduced by original ADD. Extensive experiments demonstrate our~\name~generates better restoration results, while achieving faster speed than previous SD-based state-of-the-art models (e.g., $7$$\times$ faster than SeeSR).
• Abstract（参考訳）: 低分解能入力からの複雑な詳細で鮮明な高分解能画像の再構成における, 安定拡散ショーケースに基づくブラインド超解像法 しかし、その実用性はしばしば、数千から数百のサンプリングステップの要求から生じる、効率の悪さによって妨げられている。 効率の良い逆拡散蒸留 (ADD) にインスパイアされた我々は, 蒸留と制御ネットの両方のアイデアを取り入れることで, この問題に対処する。 具体的には、まず、学生モデル出力の高頻度情報に限界的な追加時間コストで提供する予測に基づく自己抑止戦略を提案する。 さらに、LR画像ではなくHR画像を用いて教師モデルを制御することにより、トレーニングプロセスを洗練し、蒸留のより堅牢な制約を提供する。 第2に,従来のADDによる知覚歪みの不均衡問題に対処するために,時間適応型ADDを導入する。 拡張実験により、より優れた復元結果が得られ、従来のSDベースの最先端モデル(例えば、SeeSRより7$\times$速い)よりも高速に達成できる。

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