論文の概要: Boundary-aware Decoupled Flow Networks for Realistic Extreme Rescaling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02941v1
• Date: Sun, 5 May 2024 14:05:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 17:40:45.773755
• Title: Boundary-aware Decoupled Flow Networks for Realistic Extreme Rescaling
• Title（参考訳）: 実効性エクストリーム再スケーリングのための境界対応非結合流網
• Authors: Jinmin Li, Tao Dai, Jingyun Zhang, Kang Liu, Jun Wang, Shaoming Wang, Shu-Tao Xia, rizen guo,
• Abstract要約: Invertible rescaling Network (IRN) やgenerative adversarial Network (GAN) などを含む最近の生成手法は、画像再スケーリングにおいて例外的な性能を示した。 しかし、IRNベースの手法は過度に滑らかな結果を生成する傾向にあり、一方、GANベースの手法は偽の細部を容易に生成する。 本稿では,現実的かつ視覚的に満足な結果を生成するために,境界対応デカップリングフローネットワーク(BDFlow)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.215957313126324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently developed generative methods, including invertible rescaling network (IRN) based and generative adversarial network (GAN) based methods, have demonstrated exceptional performance in image rescaling. However, IRN-based methods tend to produce over-smoothed results, while GAN-based methods easily generate fake details, which thus hinders their real applications. To address this issue, we propose Boundary-aware Decoupled Flow Networks (BDFlow) to generate realistic and visually pleasing results. Unlike previous methods that model high-frequency information as standard Gaussian distribution directly, our BDFlow first decouples the high-frequency information into \textit{semantic high-frequency} that adheres to a Boundary distribution and \textit{non-semantic high-frequency} counterpart that adheres to a Gaussian distribution. Specifically, to capture semantic high-frequency parts accurately, we use Boundary-aware Mask (BAM) to constrain the model to produce rich textures, while non-semantic high-frequency part is randomly sampled from a Gaussian distribution.Comprehensive experiments demonstrate that our BDFlow significantly outperforms other state-of-the-art methods while maintaining lower complexity. Notably, our BDFlow improves the PSNR by $4.4$ dB and the SSIM by $0.1$ on average over GRAIN, utilizing only 74\% of the parameters and 20\% of the computation. The code will be available at https://github.com/THU-Kingmin/BAFlow.
• Abstract（参考訳）: Invertible rescaling Network (IRN) やgenerative adversarial Network (GAN) など,最近開発された生成手法は,画像再スケーリングにおいて例外的な性能を示した。 しかし、IRNベースの手法はオーバースムースな結果を生成する傾向があり、一方、GANベースの手法はフェイクの詳細を簡単に生成し、実際のアプリケーションを妨げる。 この問題に対処するため,現実的で視覚的に満足な結果を生成するために,境界対応デカップリングフローネットワーク(BDFlow)を提案する。 標準ガウス分布として高周波情報をモデル化する従来の手法とは異なり、我々のBDFlowはまず、その高周波情報を境界分布に従属する \textit{semantic high- frequency} とガウス分布に従属する \textit{non-semantic high- frequency} に分解する。 具体的には、意味的な高周波部分を正確に捉えるために、境界認識マスク(BAM)を用いて、モデルを制約してリッチテクスチャを生成する一方、非意味的な高周波部分はガウス分布からランダムにサンプリングされる。 特に、我々のBDFlowはPSNRを4.4ドルdB、SSIMを平均0.1ドル改善し、パラメータの74\%と計算の20\%しか利用していない。 コードはhttps://github.com/THU-Kingmin/BAFlow.comから入手できる。

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