論文の概要: Arbitrary-steps Image Super-resolution via Diffusion Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09013v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 07:24:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:32:40.945154
• Title: Arbitrary-steps Image Super-resolution via Diffusion Inversion
• Title（参考訳）: 拡散インバージョンによる任意ステップ画像超解像
• Authors: Zongsheng Yue, Kang Liao, Chen Change Loy,
• Abstract要約: 本研究では,拡散インバージョンに基づく新しい画像超解像(SR)手法を提案する。 本研究では,拡散モデルの中間状態を構築するための部分雑音予測戦略を設計する。 トレーニングが完了すると、このノイズ予測器を使用して、拡散軌道に沿ってサンプリングプロセスを部分的に初期化し、望ましい高分解能結果を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.78628844966019
• License:
• Abstract: This study presents a new image super-resolution (SR) technique based on diffusion inversion, aiming at harnessing the rich image priors encapsulated in large pre-trained diffusion models to improve SR performance. We design a Partial noise Prediction strategy to construct an intermediate state of the diffusion model, which serves as the starting sampling point. Central to our approach is a deep noise predictor to estimate the optimal noise maps for the forward diffusion process. Once trained, this noise predictor can be used to initialize the sampling process partially along the diffusion trajectory, generating the desirable high-resolution result. Compared to existing approaches, our method offers a flexible and efficient sampling mechanism that supports an arbitrary number of sampling steps, ranging from one to five. Even with a single sampling step, our method demonstrates superior or comparable performance to recent state-of-the-art approaches. The code and model are publicly available at https://github.com/zsyOAOA/InvSR.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,拡散インバージョンに基づく新しい画像超解像(SR)手法を提案する。 本研究では,拡散モデルの中間状態を構築するための部分雑音予測戦略を設計する。 我々のアプローチの中心は、前方拡散過程に最適なノイズマップを推定するディープノイズ予測器である。 トレーニングが完了すると、このノイズ予測器を使用して、拡散軌道に沿ってサンプリングプロセスを部分的に初期化し、望ましい高分解能結果を生成する。 既存の手法と比較して,本手法は1から5までの任意のサンプリングステップをサポートする,フレキシブルかつ効率的なサンプリングメカニズムを提供する。 単一のサンプリングステップであっても,本手法は最近の最先端手法よりも優れた,あるいは同等の性能を示す。 コードとモデルはhttps://github.com/zsyOAA/InvSR.comで公開されている。

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