論文の概要: FAM Diffusion: Frequency and Attention Modulation for High-Resolution Image Generation with Stable Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18552v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 17:51:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:26:18.850555
• Title: FAM Diffusion: Frequency and Attention Modulation for High-Resolution Image Generation with Stable Diffusion
• Title（参考訳）: FAM拡散:安定拡散を用いた高分解能画像生成のための周波数・注意変調
• Authors: Haosen Yang, Adrian Bulat, Isma Hadji, Hai X. Pham, Xiatian Zhu, Georgios Tzimiropoulos, Brais Martinez,
• Abstract要約: スケールした解像度での推論は反復的なパターンと構造的歪みをもたらす。 これらの問題を解決するために組み合わせた2つの単純なモジュールを提案する。 我々の手法はファム拡散と呼ばれ、任意の潜在拡散モデルにシームレスに統合でき、追加の訓練を必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.609399000712905
• License:
• Abstract: Diffusion models are proficient at generating high-quality images. They are however effective only when operating at the resolution used during training. Inference at a scaled resolution leads to repetitive patterns and structural distortions. Retraining at higher resolutions quickly becomes prohibitive. Thus, methods enabling pre-existing diffusion models to operate at flexible test-time resolutions are highly desirable. Previous works suffer from frequent artifacts and often introduce large latency overheads. We propose two simple modules that combine to solve these issues. We introduce a Frequency Modulation (FM) module that leverages the Fourier domain to improve the global structure consistency, and an Attention Modulation (AM) module which improves the consistency of local texture patterns, a problem largely ignored in prior works. Our method, coined Fam diffusion, can seamlessly integrate into any latent diffusion model and requires no additional training. Extensive qualitative results highlight the effectiveness of our method in addressing structural and local artifacts, while quantitative results show state-of-the-art performance. Also, our method avoids redundant inference tricks for improved consistency such as patch-based or progressive generation, leading to negligible latency overheads.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは高品質な画像を生成するのに熟練している。 しかし、これらは訓練中に使用する解像度でのみ有効である。 スケールした解像度での推論は反復的なパターンと構造的歪みをもたらす。 より高い解像度でのリトレーニングは、すぐに禁止される。 したがって、既存の拡散モデルがフレキシブルなテスト時間解像度で動作できるようにする方法は非常に望ましい。 以前の作業は頻繁なアーティファクトに悩まされ、大きな遅延オーバーヘッドが頻繁に発生します。 これらの問題を解決するために組み合わせた2つの単純なモジュールを提案する。 本稿では、Fourierドメインを利用した周波数変調(FM)モジュールと、局所的なテクスチャパターンの整合性を改善する注意変調(AM)モジュールを紹介する。 我々の手法はファム拡散と呼ばれ、任意の潜在拡散モデルにシームレスに統合でき、追加の訓練を必要としない。 大規模定性評価の結果は構造的および局所的なアーティファクトに対処する上での手法の有効性を浮き彫りにした。 また,パッチベースやプログレッシブジェネレーションなどの一貫性を改善するために冗長な推論トリックを回避し,遅延オーバーヘッドを無視する。

関連論文リスト

• A Wavelet Diffusion GAN for Image Super-Resolution [7.986370916847687]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T15:34:06Z)
• DiffuseHigh: Training-free Progressive High-Resolution Image Synthesis through Structure Guidance [11.44012694656102]
  テキストから画像への拡散モデルのような大規模生成モデルは、様々な領域で広く注目を集めている。 既存の大規模拡散モデルでは、最大1K解像度の画像を生成できる。 本稿では,高分解能画像の生成を導くために,生成した低分解能画像を完全に活用する新しいプログレッシブアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T16:10:31Z)
• Diffusion Models Without Attention [110.5623058129782]
  Diffusion State Space Model (DiffuSSM) は、よりスケーラブルな状態空間モデルバックボーンで注目メカニズムを置き換えるアーキテクチャである。 拡散訓練におけるFLOP効率の高いアーキテクチャへの注力は、大きな前進となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T05:15:35Z)
• ScaleCrafter: Tuning-free Higher-Resolution Visual Generation with Diffusion Models [126.35334860896373]
  本研究では,事前学習した拡散モデルから,トレーニング画像サイズよりもはるかに高解像度で画像を生成する能力について検討する。 注意ベースや共同拡散アプローチのような、高分解能な生成のための既存の研究は、これらの問題にうまく対処できない。 本稿では,推論中の畳み込み知覚場を動的に調整できる簡易かつ効果的な再拡張法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T17:52:39Z)
• Steerable Conditional Diffusion for Out-of-Distribution Adaptation in Medical Image Reconstruction [75.91471250967703]
  我々は、ステアブル条件拡散と呼ばれる新しいサンプリングフレームワークを導入する。 このフレームワークは、利用可能な測定によって提供される情報のみに基づいて、画像再構成と並行して拡散モデルを適用する。 様々な画像モダリティにまたがるアウト・オブ・ディストリビューション性能の大幅な向上を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T08:47:06Z)
• Low-Light Image Enhancement with Wavelet-based Diffusion Models [50.632343822790006]
  拡散モデルは画像復元作業において有望な結果を得たが、時間を要する、過剰な計算資源消費、不安定な復元に悩まされている。 本稿では,DiffLLと呼ばれる高能率かつ高能率な拡散型低光画像強調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T03:08:28Z)
• A Unified Conditional Framework for Diffusion-based Image Restoration [39.418415473235235]
  画像復元のための拡散モデルに基づく統一条件付きフレームワークを提案する。 我々は、軽量なUNetを利用して初期ガイダンスと拡散モデルを予測し、指導の残余を学習する。 そこで本研究では,高解像度画像を扱うために,単純なステップ間パッチ分割方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T17:22:24Z)
• Implicit Diffusion Models for Continuous Super-Resolution [65.45848137914592]
  本稿では,高忠実度連続画像超解像のためのインプリシティ拡散モデル(IDM)を提案する。 IDMは暗黙のニューラル表現とデノナイジング拡散モデルを統合されたエンドツーエンドフレームワークに統合する。 スケーリング係数は分解能を調節し、最終出力におけるLR情報と生成された特徴の比率を変調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T07:02:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。