論文の概要: ClearSR: Latent Low-Resolution Image Embeddings Help Diffusion-Based Real-World Super Resolution Models See Clearer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14279v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 08:35:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:25:15.139063
• Title: ClearSR: Latent Low-Resolution Image Embeddings Help Diffusion-Based Real-World Super Resolution Models See Clearer
• Title（参考訳）: ClearSR: 拡散に基づく現実の超解像モデルでより鮮明になる低解像度画像埋め込み
• Authors: Yuhao Wan, Peng-Tao Jiang, Qibin Hou, Hao Zhang, Jinwei Chen, Ming-Ming Cheng, Bo Li,
• Abstract要約: 本稿では、拡散に基づく実世界の超解像(Real-ISR)に対する潜在低分解能画像(LR)埋め込みの利点を活かす新しい手法であるClearSRを提案する。 提案モデルでは,複数のテストセット上で複数の測定値にまたがる性能が向上し,既存の手法よりもLR画像でより一貫したSR結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.72454974431749
• License:
• Abstract: We present ClearSR, a new method that can better take advantage of latent low-resolution image (LR) embeddings for diffusion-based real-world image super-resolution (Real-ISR). Previous Real-ISR models mostly focus on how to activate more generative priors of text-to-image diffusion models to make the output high-resolution (HR) images look better. However, since these methods rely too much on the generative priors, the content of the output images is often inconsistent with the input LR ones. To mitigate the above issue, in this work, we explore using latent LR embeddings to constrain the control signals from ControlNet, and extract LR information at both detail and structure levels. We show that the proper use of latent LR embeddings can produce higher-quality control signals, which enables the super-resolution results to be more consistent with the LR image and leads to clearer visual results. In addition, we also show that latent LR embeddings can be used to control the inference stage, allowing for the improvement of fidelity and generation ability simultaneously. Experiments demonstrate that our model can achieve better performance across multiple metrics on several test sets and generate more consistent SR results with LR images than existing methods. Our code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、拡散に基づく実世界の超解像(Real-ISR)に対して、潜在低分解能画像(LR)埋め込みをよりうまく活用できる新しい手法であるClearSRを提案する。 従来のReal-ISRモデルは、出力高解像度(HR)画像がより良く見えるように、テキストと画像の拡散モデルのより生成的な先行を活性化する方法に主に焦点を当てている。 しかし、これらの手法は生成先行に大きく依存しているため、出力画像の内容は入力LRと矛盾することが多い。 本研究では,制御ネットからの制御信号の制約に潜在LR埋め込みを用い,詳細・構造レベルのLR情報を抽出する。 LR埋め込みの適切な使用により、高画質な制御信号が生成され、超解像がLR画像とより整合し、より鮮明な視覚結果が得られることを示す。 さらに,潜在LR埋め込みを用いて推論ステージを制御し,忠実度と生成能力を同時に向上できることを示す。 実験により,本モデルでは,複数のテストセット上で複数の測定値にまたがる性能が向上し,既存の手法よりもLR画像でより一貫したSR結果が得られることが示された。 私たちのコードは公開されます。

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