論文の概要: Guided and Variance-Corrected Fusion with One-shot Style Alignment for Large-Content Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12771v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 10:33:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 14:01:23.439014
• Title: Guided and Variance-Corrected Fusion with One-shot Style Alignment for Large-Content Image Generation
• Title（参考訳）: 大容量画像生成のためのワンショットスタイルアライメントを用いた誘導・可変補正核融合
• Authors: Shoukun Sun, Min Xian, Tiankai Yao, Fei Xu, Luca Capriotti,
• Abstract要約: 一般的なアプローチでは、一連の重複したイメージパッチを共同生成し、隣接するパッチをマージして大きなイメージを取得する。 既存の方法による結果は、例えば、縫い目や一貫性のないオブジェクトやスタイルなど、明らかな成果物を示すことが多い。 重み付き平均を重なり合う領域に適用することにより、遠方の画像領域からの負の影響を緩和する誘導核融合(GF)を提案する。 また,遅延補正型核融合 (VCF) も提案し, 劣化後のデータの分散を補正し, より正確な拡散確率モデルの融合を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3141583665677503
• License:
• Abstract: Producing large images using small diffusion models is gaining increasing popularity, as the cost of training large models could be prohibitive. A common approach involves jointly generating a series of overlapped image patches and obtaining large images by merging adjacent patches. However, results from existing methods often exhibit obvious artifacts, e.g., seams and inconsistent objects and styles. To address the issues, we proposed Guided Fusion (GF), which mitigates the negative impact from distant image regions by applying a weighted average to the overlapping regions. Moreover, we proposed Variance-Corrected Fusion (VCF), which corrects data variance at post-averaging, generating more accurate fusion for the Denoising Diffusion Probabilistic Model. Furthermore, we proposed a one-shot Style Alignment (SA), which generates a coherent style for large images by adjusting the initial input noise without adding extra computational burden. Extensive experiments demonstrated that the proposed fusion methods improved the quality of the generated image significantly. As a plug-and-play module, the proposed method can be widely applied to enhance other fusion-based methods for large image generation.
• Abstract（参考訳）: 小さな拡散モデルを用いた大規模画像の生成は、大規模モデルのトレーニングコストが禁止される可能性があるため、人気が高まっている。 一般的なアプローチでは、一連の重複したイメージパッチを共同生成し、隣接するパッチをマージして大きなイメージを取得する。 しかし、既存の方法による結果は、例えば、縫い目や一貫性のないオブジェクトやスタイルなど、明らかな成果物を示すことが多い。 そこで我々は,重み付き平均を重なり合う領域に適用することにより,遠画像領域からの負の影響を緩和するガイドドフュージョン(GF)を提案する。 さらに,遅延補正核融合(VCF)を提案し,遅延拡散確率モデルに対するより正確な融合を生成する。 さらに,初期入力ノイズを調整することで,余分な計算負担を伴わずに画像のコヒーレントなスタイルを生成するワンショットスタイルアライメント(SA)を提案する。 大規模な実験により, 提案した融合法により生成画像の品質が著しく向上した。 プラグイン・アンド・プレイモジュールとして,大規模な画像生成のための他の融合方式を強化するために,提案手法を広く適用することができる。

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