論文の概要: Does Diffusion Beat GAN in Image Super Resolution?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17261v1
• Date: Mon, 27 May 2024 15:19:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 14:43:44.325551
• Title: Does Diffusion Beat GAN in Image Super Resolution?
• Title（参考訳）: 拡散は画像の超解像にGANを上回るか?
• Authors: Denis Kuznedelev, Valerii Startsev, Daniil Shlenskii, Sergey Kastryulin,
• Abstract要約: 本稿では,GANモデルを用いてDiffusionモデルに匹敵する結果が得られることを示す。 テキストコンディショニングや拡張などの設計選択がISRモデルの性能に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.196273175812082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is a prevalent opinion in the recent literature that Diffusion-based models outperform GAN-based counterparts on the Image Super Resolution (ISR) problem. However, in most studies, Diffusion-based ISR models were trained longer and utilized larger networks than the GAN baselines. This raises the question of whether the superiority of Diffusion models is due to the Diffusion paradigm being better suited for the ISR task or if it is a consequence of the increased scale and computational resources used in contemporary studies. In our work, we compare Diffusion-based and GAN-based Super Resolution under controlled settings, where both approaches are matched in terms of architecture, model and dataset size, and computational budget. We show that a GAN-based model can achieve results comparable to a Diffusion-based model. Additionally, we explore the impact of design choices such as text conditioning and augmentation on the performance of ISR models, showcasing their effect on several downstream tasks. We will release the inference code and weights of our scaled GAN.
• Abstract（参考訳）: 最近の文献では、拡散に基づくモデルは、画像超解像(ISR)問題において、GANベースのモデルよりも優れているという意見が有力である。 しかし、ほとんどの研究では拡散型ISRモデルはGANベースラインよりも長く訓練され、より大きなネットワークを利用した。 これにより、拡散モデルの優越性は、拡散パラダイムがISRタスクに適しているか、あるいはそれが現代の研究で使われるスケールと計算資源の増加の結果であるのかという疑問が提起される。 我々の研究では、DiffusionベースのスーパーレゾリューションとGANベースのスーパーレゾリューションを比較し、アーキテクチャ、モデル、データセットサイズ、計算予算の両アプローチが一致している。 本稿では,GANモデルを用いてDiffusionモデルに匹敵する結果が得られることを示す。 さらに、テキストコンディショニングや拡張などの設計選択がISRモデルの性能に及ぼす影響について検討し、下流タスクへの影響を示す。 スケールしたGANの推論コードと重みを公開します。

関連論文リスト

• Inverse design with conditional cascaded diffusion models [0.0]
  随伴型設計最適化は通常計算コストが高く、それらのコストは分解能でスケールする。 我々は、条件付きカスケード拡散モデル(cCDM)の提案により、従来の生成モデルよりも拡散モデルの利用を拡大する。 本研究は,cCDMをcGANモデルと転写学習を比較した。 どちらのモデルも高分解能トレーニングデータを減らすことで性能が低下するが、cCDMは訓練データに制限がある場合、伝達学習を伴うcGANモデルよりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T04:54:09Z)
• DiffSG: A Generative Solver for Network Optimization with Diffusion Model [75.27274046562806]
  拡散生成モデルはより広い範囲の解を考えることができ、学習パラメータによるより強力な一般化を示す。 拡散生成モデルの本質的な分布学習を利用して高品質な解を学習する新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T07:56:21Z)
• Bigger is not Always Better: Scaling Properties of Latent Diffusion Models [46.52780730073693]
  遅延拡散モデル (LDM) のスケーリング特性について, サンプリング効率に着目して検討した。 モデルサイズがサンプリング効率にどのように影響するかを,様々なサンプリングステップで詳細に調査する。 予測予算の下で運用する場合、より小さなモデルは、高品質な結果を生み出す上で、より大きな等価性を上回ることがよくあります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T17:59:48Z)
• Enhancing Hyperspectral Images via Diffusion Model and Group-Autoencoder Super-resolution Network [29.6360974619655]
  Group-Autoencoder (GAE)フレームワークは、高次元ハイパースペクトルデータを低次元潜在空間に符号化する。 DMGASRの高効率HSI SRモデル(DMGASR) 自然と遠隔の両方のハイパースペクトルデータセットに対する実験結果から,提案手法は視覚的・計量的にも他の最先端手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T07:57:28Z)
• Self-Play Fine-Tuning of Diffusion Models for Text-to-Image Generation [59.184980778643464]
  ファインチューニング拡散モデル : 生成人工知能(GenAI)の最前線 本稿では,拡散モデル(SPIN-Diffusion)のための自己演奏ファインチューニングという革新的な手法を紹介する。 提案手法は従来の教師付き微調整とRL戦略の代替として,モデル性能とアライメントの両方を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T18:59:18Z)
• Guided Diffusion from Self-Supervised Diffusion Features [49.78673164423208]
  ガイダンスは拡散モデルにおいて重要な概念として機能するが、その効果は追加のデータアノテーションや事前学習の必要性によって制限されることが多い。 本稿では,拡散モデルからガイダンスを抽出するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T11:19:11Z)
• DifAugGAN: A Practical Diffusion-style Data Augmentation for GAN-based Single Image Super-resolution [88.13972071356422]
  本稿では,DifAugGAN として知られる GAN ベースの画像超解像法(SR) のための拡散型データ拡張手法を提案する。 それは、訓練中の判別器の校正を改善するために、生成拡散モデルに拡散過程を適用することを含む。 我々のDifAugGANは、現在のGANベースのSISR手法のプラグ・アンド・プレイ戦略であり、判別器の校正を改善し、SR性能を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T12:37:53Z)
• ACDMSR: Accelerated Conditional Diffusion Models for Single Image Super-Resolution [84.73658185158222]
  本稿では,ACDMSRと呼ばれる拡散モデルに基づく超解像法を提案する。 提案手法は, 決定論的反復分解過程を通じて超解像を行うために, 標準拡散モデルに適応する。 提案手法は,低解像度画像に対してより視覚的に現実的な表現を生成し,現実的なシナリオにおけるその有効性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T06:49:04Z)
• Implicit Diffusion Models for Continuous Super-Resolution [65.45848137914592]
  本稿では,高忠実度連続画像超解像のためのインプリシティ拡散モデル(IDM)を提案する。 IDMは暗黙のニューラル表現とデノナイジング拡散モデルを統合されたエンドツーエンドフレームワークに統合する。 スケーリング係数は分解能を調節し、最終出力におけるLR情報と生成された特徴の比率を変調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T07:02:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。