Fugu-MT 論文翻訳(概要): Layered Diffusion Model for One-Shot High Resolution Text-to-Image Synthesis

論文の概要: Layered Diffusion Model for One-Shot High Resolution Text-to-Image Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06079v1
Date: Mon, 8 Jul 2024 16:25:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 15:01:12.973558
Title: Layered Diffusion Model for One-Shot High Resolution Text-to-Image Synthesis
Title（参考訳）: 1ショット高分解能テキスト・画像合成のための層拡散モデル
Authors: Emaad Khwaja, Abdullah Rashwan, Ting Chen, Oliver Wang, Suraj Kothawade, Yeqing Li,
Abstract要約: 自然言語記述から高解像度画像を生成することができるワンショットテキスト・画像拡散モデルを提案する。本モデルでは,複数の解像度スケールで同時に画像を合成する階層型U-Netアーキテクチャを採用している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.39428994345104
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present a one-shot text-to-image diffusion model that can generate high-resolution images from natural language descriptions. Our model employs a layered U-Net architecture that simultaneously synthesizes images at multiple resolution scales. We show that this method outperforms the baseline of synthesizing images only at the target resolution, while reducing the computational cost per step. We demonstrate that higher resolution synthesis can be achieved by layering convolutions at additional resolution scales, in contrast to other methods which require additional models for super-resolution synthesis.
Abstract（参考訳）: 自然言語記述から高解像度画像を生成することができるワンショットテキスト・画像拡散モデルを提案する。本モデルでは,複数の解像度スケールで同時に画像を合成する階層型U-Netアーキテクチャを採用している。本手法は、目標解像度でのみ合成画像のベースラインを上回り、ステップ当たりの計算コストを削減できることを示す。超解像合成のための追加モデルを必要とする他の方法とは対照的に、高分解能合成はさらなる解像スケールでの畳み込みによって達成できることを実証する。

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