論文の概要: Multi-Scale Diffusion: Enhancing Spatial Layout in High-Resolution Panoramic Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18830v2
• Date: Sun, 06 Apr 2025 16:44:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 17:33:35.623180
• Title: Multi-Scale Diffusion: Enhancing Spatial Layout in High-Resolution Panoramic Image Generation
• Title（参考訳）: マルチスケール拡散:高分解能パノラマ画像生成における空間レイアウトの強化
• Authors: Xiaoyu Zhang, Teng Zhou, Xinlong Zhang, Jia Wei, Yongchuan Tang,
• Abstract要約: 本稿では,パノラマ画像生成フレームワークを複数の解像度レベルまで拡張する最適化フレームワークであるMulti-Scale Diffusion(MSD)を紹介する。 本手法は勾配降下法を利用して低解像度画像の構造情報を高解像度出力に組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.588962705218103
• License:
• Abstract: Diffusion models have recently gained recognition for generating diverse and high-quality content, especially in image synthesis. These models excel not only in creating fixed-size images but also in producing panoramic images. However, existing methods often struggle with spatial layout consistency when producing high-resolution panoramas due to the lack of guidance on the global image layout. This paper introduces the Multi-Scale Diffusion (MSD), an optimized framework that extends the panoramic image generation framework to multiple resolution levels. Our method leverages gradient descent techniques to incorporate structural information from low-resolution images into high-resolution outputs. Through comprehensive qualitative and quantitative evaluations against prior work, we demonstrate that our approach significantly improves the coherence of high-resolution panorama generation.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、特に画像合成において、多彩で高品質なコンテンツを生成することで認識されている。 これらのモデルは、固定サイズ画像の作成だけでなく、パノラマ画像の作成にも優れている。 しかし、既存の手法では、グローバルな画像レイアウトのガイダンスが不足しているため、高解像度のパノラマを生成する際に、空間的レイアウトの整合性に苦慮することが多い。 本稿では,パノラマ画像生成フレームワークを複数の解像度レベルまで拡張する最適化フレームワークであるMulti-Scale Diffusion(MSD)を紹介する。 本手法は勾配降下法を利用して低解像度画像の構造情報を高解像度出力に組み込む。 従来の作業に対する総合的な質的,定量的な評価を通じて,本手法が高分解能パノラマ生成のコヒーレンスを著しく向上させることを示す。

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