論文の概要: UltraPixel: Advancing Ultra-High-Resolution Image Synthesis to New Peaks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02158v2
• Date: Thu, 4 Jul 2024 08:11:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 12:21:54.760012
• Title: UltraPixel: Advancing Ultra-High-Resolution Image Synthesis to New Peaks
• Title（参考訳）: 超高分解能画像合成技術「UltraPixel」
• Authors: Jingjing Ren, Wenbo Li, Haoyu Chen, Renjing Pei, Bin Shao, Yong Guo, Long Peng, Fenglong Song, Lei Zhu,
• Abstract要約: カスケード拡散モデルを用いて高画質画像を複数解像度で生成する新しいアーキテクチャであるUltraPixelを提案する。 後半の認知段階における低分解能画像のセマンティクスに富んだ表現を用いて、高精細高分解能画像の全生成を導く。 我々のモデルは、データ要求を減らして高速なトレーニングを行い、フォトリアリスティックな高解像度画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.61645124563195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ultra-high-resolution image generation poses great challenges, such as increased semantic planning complexity and detail synthesis difficulties, alongside substantial training resource demands. We present UltraPixel, a novel architecture utilizing cascade diffusion models to generate high-quality images at multiple resolutions (\textit{e.g.}, 1K to 6K) within a single model, while maintaining computational efficiency. UltraPixel leverages semantics-rich representations of lower-resolution images in the later denoising stage to guide the whole generation of highly detailed high-resolution images, significantly reducing complexity. Furthermore, we introduce implicit neural representations for continuous upsampling and scale-aware normalization layers adaptable to various resolutions. Notably, both low- and high-resolution processes are performed in the most compact space, sharing the majority of parameters with less than 3$\%$ additional parameters for high-resolution outputs, largely enhancing training and inference efficiency. Our model achieves fast training with reduced data requirements, producing photo-realistic high-resolution images and demonstrating state-of-the-art performance in extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: 超高解像度画像生成は、セマンティックプランニングの複雑さの増加や詳細な合成の難しさなど、かなりの訓練リソース要求とともに大きな課題を生んでいる。 我々は,カスケード拡散モデルを用いて,複数の解像度 (\textit{e g }, 1K から 6K) の高画質画像を生成する新しいアーキテクチャである UltraPixel について,計算効率を維持しながら述べる。 UltraPixelは、後段の低解像度画像のセマンティクスに富んだ表現を活用して、高精細な高解像度画像の全生成をガイドし、複雑さを著しく低減する。 さらに,様々な解像度に適応可能な連続的なアップサンプリングとスケールアウェア正規化のための暗黙的なニューラル表現を導入する。 特に、低解像度および高解像度のプロセスは、最もコンパクトな空間で実行され、ほとんどのパラメータを高解像度の出力に対する3$\%以下の追加パラメータで共有し、トレーニングと推論効率を大幅に向上させる。 提案モデルでは,データ要求を減らして高速なトレーニングを行ない,フォトリアリスティックな高解像度画像を生成し,広範囲な実験で最先端の性能を示す。

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