論文の概要: Co-learning Single-Step Diffusion Upsampler and Downsampler with Two Discriminators and Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07663v3
• Date: Tue, 11 Mar 2025 10:53:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 16:15:11.386385
• Title: Co-learning Single-Step Diffusion Upsampler and Downsampler with Two Discriminators and Distillation
• Title（参考訳）: 2つの識別器と蒸留器を用いた単段拡散アップサンプラーとダウンサンプラーの共学習
• Authors: Sohwi Kim, Tae-Kyun Kim,
• Abstract要約: 超解像度(SR)は、高解像度(HR)画像を低解像度(LR)画像から再構成することを目的としている。 単段階拡散に基づくアップサンプラーと学習可能なダウンサンプラーを協調的に最適化するコラーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.174638880324014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Super-resolution (SR) aims to reconstruct high-resolution (HR) images from their low-resolution (LR) counterparts, often relying on effective downsampling to generate diverse and realistic training pairs. In this work, we propose a co-learning framework that jointly optimizes a single-step diffusion-based upsampler and a learnable downsampler, enhanced by two discriminators and a cyclic distillation strategy. Our learnable downsampler is designed to better capture realistic degradation patterns while preserving structural details in the LR domain, which is crucial for enhancing SR performance. By leveraging a diffusion-based approach, our model generates diverse LR-HR pairs during training, enabling robust learning across varying degradations. We demonstrate the effectiveness of our method on both general real-world and domain-specific face SR tasks, achieving state-of-the-art performance in both fidelity and perceptual quality. Our approach not only improves efficiency with a single inference step but also ensures high-quality image reconstruction, bridging the gap between synthetic and real-world SR scenarios.
• Abstract（参考訳）: 超高解像度(SR)は、高解像度(HR)画像を低解像度(LR)画像から再構成することを目的としており、しばしば多彩で現実的なトレーニングペアを生成するために効果的なダウンサンプリングに依存している。 本研究では, 単段階拡散に基づくアップサンプラーと学習可能なダウンサンプラーを共同で最適化し, 2つの識別器と循環蒸留戦略で強化したコラーニングフレームワークを提案する。 我々の学習可能なダウンサンプラーは、SR性能の向上に不可欠であるLRドメインの構造的詳細を保存しながら、現実的な劣化パターンをよりよく捉えるように設計されている。 拡散に基づくアプローチを利用することで、トレーニング中に様々なLR-HRペアを生成し、様々な劣化に対して堅牢な学習を可能にする。 本研究では,本手法が実世界とドメイン固有の顔SRタスクの両方に与える影響を実証し,忠実度と知覚品質の両面で最先端の性能を実現する。 提案手法は,単一の推論ステップで効率を向上するだけでなく,高品質な画像再構成を実現し,合成SRシナリオと実世界のSRシナリオのギャップを埋める。

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