Fugu-MT 論文翻訳(概要): Frequency-Domain Refinement with Multiscale Diffusion for Super Resolution

論文の概要: Frequency-Domain Refinement with Multiscale Diffusion for Super Resolution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10014v1
Date: Thu, 16 May 2024 11:58:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-17 14:22:13.249772
Title: Frequency-Domain Refinement with Multiscale Diffusion for Super Resolution
Title（参考訳）: 超解像のためのマルチスケール拡散を用いた周波数領域微細化
Authors: Xingjian Wang, Li Chai, Jiming Chen,
Abstract要約: 周波数領域誘導型マルチスケール拡散モデル(FDDiff)を提案する。 FDDiffは、高周波情報補完プロセスをよりきめ細かいステップに分解する。 FDDiffは高忠実度超解像率で先行生成法より優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.29314801047906
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The performance of single image super-resolution depends heavily on how to generate and complement high-frequency details to low-resolution images. Recently, diffusion-based models exhibit great potential in generating high-quality images for super-resolution tasks. However, existing models encounter difficulties in directly predicting high-frequency information of wide bandwidth by solely utilizing the high-resolution ground truth as the target for all sampling timesteps. To tackle this problem and achieve higher-quality super-resolution, we propose a novel Frequency Domain-guided multiscale Diffusion model (FDDiff), which decomposes the high-frequency information complementing process into finer-grained steps. In particular, a wavelet packet-based frequency complement chain is developed to provide multiscale intermediate targets with increasing bandwidth for reverse diffusion process. Then FDDiff guides reverse diffusion process to progressively complement the missing high-frequency details over timesteps. Moreover, we design a multiscale frequency refinement network to predict the required high-frequency components at multiple scales within one unified network. Comprehensive evaluations on popular benchmarks are conducted, and demonstrate that FDDiff outperforms prior generative methods with higher-fidelity super-resolution results.
Abstract（参考訳）: 単一画像の超解像性能は、低分解能画像に対して高周波の詳細を生成・補完する方法に大きく依存する。近年,拡散モデルによる超解像処理のための高品質な画像生成の可能性が高まっている。しかし,既存のモデルでは,全サンプリングタイムステップのターゲットとして高分解能基底真理のみを用いることで,広帯域の高周波情報を直接予測することは困難である。この問題に対処し,高品質な超解像を実現するために,周波数領域誘導マルチスケール拡散モデル(FDDiff)を提案する。特に、ウェーブレットパケットベースの周波数補完チェーンを開発し、逆拡散プロセスの帯域幅を増大させるマルチスケール中間ターゲットを提供する。次に、FDDiffは逆拡散過程をガイドし、時間経過とともに欠落する高周波の詳細を徐々に補う。さらに、1つの統一ネットワーク内で複数のスケールで要求される高周波成分を予測するために、マルチスケールの周波数改善ネットワークを設計する。一般的なベンチマークの総合的な評価を行い、FDDiffは、高忠実度超解像結果の先行生成法よりも優れていることを示した。

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