論文の概要: PatchScaler: An Efficient Patch-Independent Diffusion Model for Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17158v2
- Date: Sun, 2 Jun 2024 05:27:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-04 14:09:37.191865
- Title: PatchScaler: An Efficient Patch-Independent Diffusion Model for Super-Resolution
- Title（参考訳）: PatchScaler:超解法のための効率的パッチ非依存拡散モデル
- Authors: Yong Liu, Hang Dong, Jinshan Pan, Qingji Dong, Kai Chen, Rongxiang Zhang, Xing Mei, Lean Fu, Fei Wang,
- Abstract要約: 拡散モデルは、その印象的なコンテンツ生成機能により、超解像の品質を著しく向上させる。
近年、サンプリングステップの数を削減すべく、合理的な推論アクセラレーションについて検討されているが、各ステップが全画像上で実行されるため、計算コストは高いままである。
本稿では,パッチ非依存拡散に基づく単一画像超解像法であるPatchScalerを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.030127173648005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Diffusion models significantly improve the quality of super-resolved images with their impressive content generation capabilities. However, the huge computational costs limit the applications of these methods.Recent efforts have explored reasonable inference acceleration to reduce the number of sampling steps, but the computational cost remains high as each step is performed on the entire image.This paper introduces PatchScaler, a patch-independent diffusion-based single image super-resolution (SR) method, designed to enhance the efficiency of the inference process.The proposed method is motivated by the observation that not all the image patches within an image need the same sampling steps for reconstructing high-resolution images.Based on this observation, we thus develop a Patch-adaptive Group Sampling (PGS) to divide feature patches into different groups according to the patch-level reconstruction difficulty and dynamically assign an appropriate sampling configuration for each group so that the inference speed can be better accelerated.In addition, to improve the denoising ability at each step of the sampling, we develop a texture prompt to guide the estimations of the diffusion model by retrieving high-quality texture priors from a patch-independent reference texture memory.Experiments show that our PatchScaler achieves favorable performance in both quantitative and qualitative evaluations with fast inference speed.Our code and model are available at \url{https://github.com/yongliuy/PatchScaler}.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、その印象的なコンテンツ生成機能により、超解像の品質を著しく向上させる。
提案手法は,画像中のすべての画像パッチが,高解像度画像の再構成に同じサンプリングステップを必要とするという観測結果から,パッチレベルの再構成の困難さに応じて,特徴パッチを異なるグループに分割するパッチ適応型グループサンプリング (PGS) を開発し,各グループに最適な設定を割り当てることにより,より高速に高速化し,より高速なテクスチャ・テクスチャ・テクスチャ・テクスチャ・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション・インジェクション(SR)法を提案する。
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