論文の概要: TwinDiffusion: Enhancing Coherence and Efficiency in Panoramic Image Generation with Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19475v4
- Date: Sat, 6 Jul 2024 11:16:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 01:49:35.781829
- Title: TwinDiffusion: Enhancing Coherence and Efficiency in Panoramic Image Generation with Diffusion Models
- Title（参考訳）: TwinDiffusion:拡散モデルを用いたパノラマ画像生成におけるコヒーレンスと効率の向上
- Authors: Teng Zhou, Yongchuan Tang,
- Abstract要約: 拡散モデルは、多種多様な高品質なコンテンツを生成する効果的なツールとして登場した。
目に見えるシームや一貫性のない遷移といった課題に直面している。
これらの課題に対処する最適化されたフレームワークであるTwinDiffusionを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.167554518801207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models have emerged as effective tools for generating diverse and high-quality content. However, their capability in high-resolution image generation, particularly for panoramic images, still faces challenges such as visible seams and incoherent transitions. In this paper, we propose TwinDiffusion, an optimized framework designed to address these challenges through two key innovations: the Crop Fusion for quality enhancement and the Cross Sampling for efficiency optimization. We introduce a training-free optimizing stage to refine the similarity of adjacent image areas, as well as an interleaving sampling strategy to yield dynamic patches during the cropping process. A comprehensive evaluation is conducted to compare TwinDiffusion with the prior works, considering factors including coherence, fidelity, compatibility, and efficiency. The results demonstrate the superior performance of our approach in generating seamless and coherent panoramas, setting a new standard in quality and efficiency for panoramic image generation.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、多種多様な高品質なコンテンツを生成する効果的なツールとして登場した。
しかし、特にパノラマ画像の高解像度画像生成におけるそれらの能力は、目に見えるシームや不整合遷移といった課題に直面している。
本稿では、品質向上のためのCrop Fusionと効率最適化のためのCross Samplingの2つの主要な革新を通じて、これらの課題に対処するために設計された最適化フレームワークであるTwinDiffusionを提案する。
本研究では,隣接する画像領域の類似性を改善するためのトレーニング不要最適化ステージと,収穫過程中に動的パッチを出力するインターリーブサンプリング戦略を導入する。
整合性,忠実性,適合性,効率性などの要因を考慮し,TwinDiffusionを先行研究と比較するための総合的な評価を行った。
その結果、シームレスでコヒーレントなパノラマ生成における我々のアプローチの優れた性能を示し、パノラマ画像生成のための新しい品質と効率の基準を設定した。
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