論文の概要: TD-Paint: Faster Diffusion Inpainting Through Time Aware Pixel Conditioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09306v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 23:46:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 15:13:33.243087
• Title: TD-Paint: Faster Diffusion Inpainting Through Time Aware Pixel Conditioning
• Title（参考訳）: TD-Paint: タイムアウェアのピクセルコンディショニングによる拡散の高速化
• Authors: Tsiry Mayet, Pourya Shamsolmoali, Simon Bernard, Eric Granger, Romain Hérault, Clement Chatelain,
• Abstract要約: Time-Aware Diffusion Paint (TD-Paint) は、画素レベルでの可変ノイズレベルをモデル化することによって拡散プロセスに適応する新しいアプローチである。 専用のアーキテクチャや高価な生成ループを必要とする従来の拡散ベースの塗装モデルとは異なり、TD-Paintはアーキテクチャの変更なしにより高速なサンプリング時間を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.291380592932333
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion models have emerged as highly effective techniques for inpainting, however, they remain constrained by slow sampling rates. While recent advances have enhanced generation quality, they have also increased sampling time, thereby limiting scalability in real-world applications. We investigate the generative sampling process of diffusion-based inpainting models and observe that these models make minimal use of the input condition during the initial sampling steps. As a result, the sampling trajectory deviates from the data manifold, requiring complex synchronization mechanisms to realign the generation process. To address this, we propose Time-aware Diffusion Paint (TD-Paint), a novel approach that adapts the diffusion process by modeling variable noise levels at the pixel level. This technique allows the model to efficiently use known pixel values from the start, guiding the generation process toward the target manifold. By embedding this information early in the diffusion process, TD-Paint significantly accelerates sampling without compromising image quality. Unlike conventional diffusion-based inpainting models, which require a dedicated architecture or an expensive generation loop, TD-Paint achieves faster sampling times without architectural modifications. Experimental results across three datasets show that TD-Paint outperforms state-of-the-art diffusion models while maintaining lower complexity.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、塗布の非常に効果的な手法として現れてきたが、サンプリング速度の遅いことによる制約が残っている。 最近の進歩で生成品質が向上したが、サンプリング時間も増加し、現実世界のアプリケーションのスケーラビリティが制限された。 拡散型塗布モデルの生成サンプリング過程について検討し, 初期サンプリング段階における入力条件の最小化について検討した。 その結果、サンプリング軌道はデータ多様体から逸脱し、生成プロセスを実現するために複雑な同期機構を必要とする。 そこで本研究では,時間認識拡散塗料(TD-Paint, Time-Aware Diffusion Paint, TD-Paint)を提案する。 この手法により、モデルが最初から既知のピクセル値を効率的に使用し、生成プロセスをターゲット多様体に導くことができる。 この情報を拡散過程に早期に埋め込むことで、TD-Paintは画像品質を損なうことなくサンプリングを著しく高速化する。 専用のアーキテクチャや高価な生成ループを必要とする従来の拡散ベースの塗装モデルとは異なり、TD-Paintはアーキテクチャの変更なしにより高速なサンプリング時間を実現する。 3つのデータセットにわたる実験結果から、TD-Paintは複雑さを低く保ちながら最先端の拡散モデルより優れていることが示された。

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