論文の概要: AccDiffusion: An Accurate Method for Higher-Resolution Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10738v1
• Date: Mon, 15 Jul 2024 14:06:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 15:01:44.766576
• Title: AccDiffusion: An Accurate Method for Higher-Resolution Image Generation
• Title（参考訳）: AccDiffusion:高分解能画像生成のための高精度手法
• Authors: Zhihang Lin, Mingbao Lin, Meng Zhao, Rongrong Ji,
• Abstract要約: AccDiffusionは、パッチワイドの高解像度画像生成をトレーニングなしで正確に行う方法である。 本稿では,異なるパッチに対する同一のテキストプロンプトが繰り返しオブジェクト生成を引き起こすことを明らかにする。 我々のAccDiffusionは、繰り返しオブジェクト生成の問題に効果的に対処し、高解像度画像生成の性能向上につながる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.53163540340026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper attempts to address the object repetition issue in patch-wise higher-resolution image generation. We propose AccDiffusion, an accurate method for patch-wise higher-resolution image generation without training. An in-depth analysis in this paper reveals an identical text prompt for different patches causes repeated object generation, while no prompt compromises the image details. Therefore, our AccDiffusion, for the first time, proposes to decouple the vanilla image-content-aware prompt into a set of patch-content-aware prompts, each of which serves as a more precise description of an image patch. Besides, AccDiffusion also introduces dilated sampling with window interaction for better global consistency in higher-resolution image generation. Experimental comparison with existing methods demonstrates that our AccDiffusion effectively addresses the issue of repeated object generation and leads to better performance in higher-resolution image generation. Our code is released at \url{https://github.com/lzhxmu/AccDiffusion}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パッチワイド高解像度画像生成におけるオブジェクト繰り返し問題に対処する。 AccDiffusionは、パッチワイドの高解像度画像生成をトレーニングなしで正確に行う方法である。 本稿では,異なるパッチに対する同一のテキストプロンプトが繰り返しオブジェクト生成を引き起こすことを明らかにする。 そこで,我々のAccDiffusionは,バニラ画像認識プロンプトをパッチコンテンツ認識プロンプトの集合に分離することを提案し,それぞれがより正確な画像パッチ記述として機能する。 さらに、AccDiffusionはウィンドウインタラクションによる拡張サンプリングを導入し、高解像度画像生成におけるグローバル一貫性を改善した。 既存の手法との比較実験により,AccDiffusionは繰り返しオブジェクト生成の問題に効果的に対処し,高分解能画像生成の性能向上につながることが示された。 私たちのコードは \url{https://github.com/lzhxmu/AccDiffusion} でリリースされています。

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