論文の概要: A Wavelet Diffusion GAN for Image Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17966v1
- Date: Wed, 23 Oct 2024 15:34:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:54:57.887335
- Title: A Wavelet Diffusion GAN for Image Super-Resolution
- Title（参考訳）: 画像超解像のためのウェーブレット拡散GAN
- Authors: Lorenzo Aloisi, Luigi Sigillo, Aurelio Uncini, Danilo Comminiello,
- Abstract要約: 拡散モデルは,高忠実度画像生成のためのGAN(Generative Adversarial Network)の優れた代替品として登場した。
しかし、そのリアルタイム実現性は、遅いトレーニングと推論速度によって妨げられている。
本研究では,ウェーブレットを用いた単一画像超解法のための条件拡散GANスキームを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.986370916847687
- License:
- Abstract: In recent years, diffusion models have emerged as a superior alternative to generative adversarial networks (GANs) for high-fidelity image generation, with wide applications in text-to-image generation, image-to-image translation, and super-resolution. However, their real-time feasibility is hindered by slow training and inference speeds. This study addresses this challenge by proposing a wavelet-based conditional Diffusion GAN scheme for Single-Image Super-Resolution (SISR). Our approach utilizes the diffusion GAN paradigm to reduce the timesteps required by the reverse diffusion process and the Discrete Wavelet Transform (DWT) to achieve dimensionality reduction, decreasing training and inference times significantly. The results of an experimental validation on the CelebA-HQ dataset confirm the effectiveness of our proposed scheme. Our approach outperforms other state-of-the-art methodologies successfully ensuring high-fidelity output while overcoming inherent drawbacks associated with diffusion models in time-sensitive applications.
- Abstract（参考訳）: 近年,高忠実度画像生成のためのGAN(Generative Adversarial Network)の代替として拡散モデルが登場し,テキスト・ツー・画像生成,画像・画像翻訳,超高解像度化に広く応用されている。
しかし、そのリアルタイム実現性は、遅いトレーニングと推論速度によって妨げられている。
本研究では、単一画像超解法(SISR)のためのウェーブレットに基づく条件拡散GANスキームを提案する。
提案手法は拡散GANパラダイムを用いて,逆拡散過程と離散ウェーブレット変換(DWT)の時間ステップを短縮し,次元削減,トレーニングの削減,推論時間を大幅に短縮する。
CelebA-HQデータセットの検証実験の結果,提案手法の有効性が確認された。
提案手法は,高忠実度出力の確保に成功し,時間感応性アプリケーションにおける拡散モデルに付随する固有の欠点を克服する。
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