論文の概要: TSD-SR: One-Step Diffusion with Target Score Distillation for Real-World Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18263v2
• Date: Tue, 17 Dec 2024 09:34:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:55:03.781999
• Title: TSD-SR: One-Step Diffusion with Target Score Distillation for Real-World Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: TSD-SR : リアルタイム超解像のためのターゲットスコア蒸留によるワンステップ拡散
• Authors: Linwei Dong, Qingnan Fan, Yihong Guo, Zhonghao Wang, Qi Zhang, Jinwei Chen, Yawei Luo, Changqing Zou,
• Abstract要約: 事前訓練されたテキスト-画像拡散モデルが、現実の画像超解像(Real-ISR)タスクにますます応用されている。 拡散モデルの反復的洗練された性質を考えると、既存のアプローチのほとんどは計算的に高価である。 実世界の超高解像度画像に特化して設計された新しい蒸留フレームワークであるTLD-SRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.994093587158808
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• Abstract: Pre-trained text-to-image diffusion models are increasingly applied to real-world image super-resolution (Real-ISR) task. Given the iterative refinement nature of diffusion models, most existing approaches are computationally expensive. While methods such as SinSR and OSEDiff have emerged to condense inference steps via distillation, their performance in image restoration or details recovery is not satisfied. To address this, we propose TSD-SR, a novel distillation framework specifically designed for real-world image super-resolution, aiming to construct an efficient and effective one-step model. We first introduce the Target Score Distillation, which leverages the priors of diffusion models and real image references to achieve more realistic image restoration. Secondly, we propose a Distribution-Aware Sampling Module to make detail-oriented gradients more readily accessible, addressing the challenge of recovering fine details. Extensive experiments demonstrate that our TSD-SR has superior restoration results (most of the metrics perform the best) and the fastest inference speed (e.g. 40 times faster than SeeSR) compared to the past Real-ISR approaches based on pre-trained diffusion priors.
• Abstract（参考訳）: 実世界の画像超解像(Real-ISR)タスクには、事前訓練されたテキスト・画像拡散モデルがますます適用されている。 拡散モデルの反復的洗練された性質を考えると、既存のアプローチのほとんどは計算的に高価である。 SinSRやOSEDiffのような手法は蒸留によって推論ステップを凝縮させるようになっているが、画像復元や詳細回復における性能は満足していない。 そこで本研究では,実世界の画像の超解像に特化して設計された新しい蒸留フレームワークであるTLD-SRを提案する。 まず,拡散モデルの先行と実画像参照を利用して,より現実的な画像復元を実現するターゲットスコア蒸留を導入する。 次に、ディテール指向の勾配をよりアクセスしやすいものにするための分散対応サンプリングモジュールを提案し、ディテールを復元する課題に対処する。 広範囲な実験により、我々のTLD-SRは、事前訓練された拡散先行に基づくReal-ISRアプローチと比較して、より優れた復元結果(ほとんどの測定値が最高である)と高速推論速度(例えばSeeSRより40倍速い)を有することが示された。

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