論文の概要: DiffuseHigh: Training-free Progressive High-Resolution Image Synthesis through Structure Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18459v4
• Date: Thu, 11 Jul 2024 15:03:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 12:15:14.328729
• Title: DiffuseHigh: Training-free Progressive High-Resolution Image Synthesis through Structure Guidance
• Title（参考訳）: DiffuseHigh: 構造誘導による無訓練プログレッシブ高分解能画像合成
• Authors: Younghyun Kim, Geunmin Hwang, Junyu Zhang, Eunbyung Park,
• Abstract要約: テキストと画像の拡散モデルは、高忠実度画像生成の可能性から、様々な領域で広く採用されている。 既存の大規模拡散モデルでは、1K解像度の画像を生成できるが、これは現代の商用応用の要求を満たすには程遠い。 本稿では,高分解能画像の生成を導くために,生成した低分解能画像を完全に活用する新しいプログレッシブアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.44012694656102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent surge in large-scale generative models has spurred the development of vast fields in computer vision. In particular, text-to-image diffusion models have garnered widespread adoption across diverse domain due to their potential for high-fidelity image generation. Nonetheless, existing large-scale diffusion models are confined to generate images of up to 1K resolution, which is far from meeting the demands of contemporary commercial applications. Directly sampling higher-resolution images often yields results marred by artifacts such as object repetition and distorted shapes. Addressing the aforementioned issues typically necessitates training or fine-tuning models on higher resolution datasets. However, this undertaking poses a formidable challenge due to the difficulty in collecting large-scale high-resolution contents and substantial computational resources. While several preceding works have proposed alternatives, they often fail to produce convincing results. In this work, we probe the generative ability of diffusion models at higher resolution beyond its original capability and propose a novel progressive approach that fully utilizes generated low-resolution image to guide the generation of higher resolution image. Our method obviates the need for additional training or fine-tuning which significantly lowers the burden of computational costs. Extensive experiments and results validate the efficiency and efficacy of our method. Project page: https://yhyun225.github.io/DiffuseHigh/
• Abstract（参考訳）: 近年、大規模な生成モデルが急増し、コンピュータビジョンの広大な分野が発達した。 特に、高忠実度画像生成の可能性から、テキスト・画像拡散モデルが様々な領域で広く採用されている。 それにもかかわらず、既存の大規模拡散モデルは1K解像度の画像を生成するために限られており、これは現代の商用応用の要求を満たすには程遠い。 高解像度画像を直接サンプリングすると、オブジェクトの繰り返しや歪んだ形状といった成果物によってマージされることが多い。 上記の問題に対処するには、通常、高解像度データセットのトレーニングや微調整が必要になります。 しかし、大規模な高解像度コンテンツやかなりの計算資源の収集が困難であることから、この取り組みは大きな課題となる。 いくつかの先行作品では代替案が提案されているが、しばしば説得力のある結果が得られない。 そこで本研究では,高分解能画像を生成するために,生成した低分解能画像を完全に活用する新しいプログレッシブ・アプローチを提案する。 本手法は,計算コストを大幅に削減する追加トレーニングや微調整の必要性を回避している。 その結果,本手法の有効性と有効性について検討した。 プロジェクトページ: https://yhyun225.github.io/DiffuseHigh/

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