論文の概要: Efficient Conditional Diffusion Model with Probability Flow Sampling for Image Super-resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10688v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 16:08:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 16:14:57.607219
• Title: Efficient Conditional Diffusion Model with Probability Flow Sampling for Image Super-resolution
• Title（参考訳）: 画像超解像のための確率フローサンプリングによる効率的な条件拡散モデル
• Authors: Yutao Yuan, Chun Yuan,
• Abstract要約: 画像超解像のための確率フローサンプリングを用いた効率的な条件拡散モデルを提案する。 提案手法は,既存の拡散型画像超解像法よりも高画質化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.55094110634178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image super-resolution is a fundamentally ill-posed problem because multiple valid high-resolution images exist for one low-resolution image. Super-resolution methods based on diffusion probabilistic models can deal with the ill-posed nature by learning the distribution of high-resolution images conditioned on low-resolution images, avoiding the problem of blurry images in PSNR-oriented methods. However, existing diffusion-based super-resolution methods have high time consumption with the use of iterative sampling, while the quality and consistency of generated images are less than ideal due to problems like color shifting. In this paper, we propose Efficient Conditional Diffusion Model with Probability Flow Sampling (ECDP) for image super-resolution. To reduce the time consumption, we design a continuous-time conditional diffusion model for image super-resolution, which enables the use of probability flow sampling for efficient generation. Additionally, to improve the consistency of generated images, we propose a hybrid parametrization for the denoiser network, which interpolates between the data-predicting parametrization and the noise-predicting parametrization for different noise scales. Moreover, we design an image quality loss as a complement to the score matching loss of diffusion models, further improving the consistency and quality of super-resolution. Extensive experiments on DIV2K, ImageNet, and CelebA demonstrate that our method achieves higher super-resolution quality than existing diffusion-based image super-resolution methods while having lower time consumption. Our code is available at https://github.com/Yuan-Yutao/ECDP.
• Abstract（参考訳）: 画像超解像は、1つの低解像度画像に対して複数の有効な高解像度画像が存在するため、根本的な問題である。 拡散確率モデルに基づく超解像法は、低解像度画像に条件付けられた高解像度画像の分布を学習することで、PSNR指向の方法でのぼやけた画像の問題を回避し、不適切な性質に対処することができる。 しかし, 既存の拡散型超解像法では, 反復サンプリングを用いることで高消費電力化が可能であり, カラーシフトなどの問題により, 生成画像の品質と一貫性は理想的ではない。 本稿では,画像超解像のための確率フローサンプリング(ECDP)を用いた効率的な条件拡散モデルを提案する。 時間消費を削減するため,画像超解像のための連続時間条件拡散モデルの設計を行った。 さらに、生成した画像の整合性を改善するために、データ予測パラメトリゼーションとノイズ予測パラメトリゼーションを補間するデノイザネットワークのハイブリッドパラメトリゼーションを提案する。 さらに、拡散モデルのスコアマッチング損失を補完する画像品質損失を設計し、さらに超解像の一貫性と品質を改善した。 DIV2K, ImageNet, CelebAの広汎な実験により, 従来の拡散型画像超解像法よりも高画質化を実現し, 時間消費の低減が図られた。 私たちのコードはhttps://github.com/Yuan-Yutao/ECDP.comで公開されています。

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