論文の概要: Taming Diffusion Prior for Image Super-Resolution with Domain Shift SDEs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17778v1
• Date: Thu, 26 Sep 2024 12:16:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-28 19:42:02.112947
• Title: Taming Diffusion Prior for Image Super-Resolution with Domain Shift SDEs
• Title（参考訳）: 領域シフトSDEを用いた画像超解像の拡散前処理
• Authors: Qinpeng Cui, Yixuan Liu, Xinyi Zhang, Qiqi Bao, Zhongdao Wang, Qingmin Liao, Li Wang, Tian Lu, Emad Barsoum,
• Abstract要約: DoSSRは、事前訓練された拡散モデルの生成力を生かしたドメインシフト拡散に基づくSRモデルである。 このアプローチの核となるのは、既存の拡散モデルとシームレスに統合されるドメインシフト方程式です。 提案手法は, 合成および実世界のデータセットに対して, 5つのサンプリングステップしか必要とせず, 最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.973473583364832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion-based image super-resolution (SR) models have attracted substantial interest due to their powerful image restoration capabilities. However, prevailing diffusion models often struggle to strike an optimal balance between efficiency and performance. Typically, they either neglect to exploit the potential of existing extensive pretrained models, limiting their generative capacity, or they necessitate a dozens of forward passes starting from random noises, compromising inference efficiency. In this paper, we present DoSSR, a Domain Shift diffusion-based SR model that capitalizes on the generative powers of pretrained diffusion models while significantly enhancing efficiency by initiating the diffusion process with low-resolution (LR) images. At the core of our approach is a domain shift equation that integrates seamlessly with existing diffusion models. This integration not only improves the use of diffusion prior but also boosts inference efficiency. Moreover, we advance our method by transitioning the discrete shift process to a continuous formulation, termed as DoS-SDEs. This advancement leads to the fast and customized solvers that further enhance sampling efficiency. Empirical results demonstrate that our proposed method achieves state-of-the-art performance on synthetic and real-world datasets, while notably requiring only 5 sampling steps. Compared to previous diffusion prior based methods, our approach achieves a remarkable speedup of 5-7 times, demonstrating its superior efficiency. Code: https://github.com/QinpengCui/DoSSR.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づく画像超解像(SR)モデルは、その強力な画像復元能力によって大きな関心を集めている。 しかし、一般的な拡散モデルは効率と性能の最適なバランスをとるのに苦労することが多い。 通常、彼らは既存の広範囲の事前訓練されたモデルの可能性を利用し、生成能力を制限するか、ランダムノイズから始まる数十の前方通過を必要とし、推論効率を損なう。 本稿では,ドメインシフト拡散モデルであるDoSSRについて,低分解能(LR)画像による拡散過程の開始による効率の向上を図りながら,事前学習した拡散モデルの生成力を生かしたモデルを提案する。 このアプローチの核となるのは、既存の拡散モデルとシームレスに統合されるドメインシフト方程式です。 この積分は拡散前の使用を改善するだけでなく、推論効率も向上させる。 さらに、離散シフト過程をDoS-SDEと呼ばれる連続的な定式化に遷移させることにより、本手法を推し進める。 この進歩により、サンプリング効率をさらに高める高速でカスタマイズされた解法が導かれる。 実験の結果,提案手法は,合成および実世界のデータセット上での最先端性能を実現するが,サンプリングステップは5段階に留まることがわかった。 従来の拡散法と比較して,本手法は5～7倍の高速化を実現し,高い効率性を示した。 コード:https://github.com/QinpengCui/DoSSR。

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