論文の概要: Enhancing Diffusion Models for High-Quality Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14422v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 00:23:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 18:44:15.937774
• Title: Enhancing Diffusion Models for High-Quality Image Generation
• Title（参考訳）: 高画質画像生成のための拡散モデルの強化
• Authors: Jaineet Shah, Michael Gromis, Rickston Pinto,
• Abstract要約: 本稿では,拡散確率モデル(DDPM)と拡散確率モデル(DDIM)の総合的な実装,評価,最適化について述べる。 推論中、これらのモデルはランダムノイズを入力とし、高画質な画像を出力として繰り返し生成する。 この研究の背景にあるのは、さまざまなデータセットをまたいだリアルなイメージを生成可能な、効率的でスケーラブルな生成AIモデルの需要が高まっていることだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This report presents the comprehensive implementation, evaluation, and optimization of Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPMs) and Denoising Diffusion Implicit Models (DDIMs), which are state-of-the-art generative models. During inference, these models take random noise as input and iteratively generate high-quality images as output. The study focuses on enhancing their generative capabilities by incorporating advanced techniques such as Classifier-Free Guidance (CFG), Latent Diffusion Models with Variational Autoencoders (VAE), and alternative noise scheduling strategies. The motivation behind this work is the growing demand for efficient and scalable generative AI models that can produce realistic images across diverse datasets, addressing challenges in applications such as art creation, image synthesis, and data augmentation. Evaluations were conducted on datasets including CIFAR-10 and ImageNet-100, with a focus on improving inference speed, computational efficiency, and image quality metrics like Frechet Inception Distance (FID). Results demonstrate that DDIM + CFG achieves faster inference and superior image quality. Challenges with VAE and noise scheduling are also highlighted, suggesting opportunities for future optimization. This work lays the groundwork for developing scalable, efficient, and high-quality generative AI systems to benefit industries ranging from entertainment to robotics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最新の生成モデルである拡散確率モデル(DDPM)と拡散確率モデル(DDIM)の包括的な実装,評価,最適化について述べる。 推論中、これらのモデルはランダムノイズを入力とし、高画質な画像を出力として繰り返し生成する。 この研究は、分類自由誘導(CFG)、変分オートエンコーダを用いた潜時拡散モデル(VAE)、代替ノイズスケジューリング戦略などの高度な手法を取り入れて、生成能力を向上することに焦点を当てている。 この作業の背後にあるモチベーションは、さまざまなデータセットにまたがってリアルなイメージを生成できる、効率的でスケーラブルな生成AIモデルへの需要の増加であり、アート作成、画像合成、データ拡張といったアプリケーションにおける課題に対処する。 CIFAR-10やImageNet-100などのデータセットで評価を行い、推論速度、計算効率、Frechet Inception Distance (FID)のような画像品質の指標の改善に焦点を当てた。 その結果, DDIM + CFGは高速な推測と画質の向上を実現している。 VAEとノイズスケジューリングの課題も強調され、将来の最適化の機会が示唆されている。 この研究は、エンターテイメントからロボティクスまで幅広い産業に利益をもたらす、スケーラブルで効率的で高品質な生成AIシステムを開発するための基礎となる。

関連論文リスト

• Revealing the Implicit Noise-based Imprint of Generative Models [71.94916898756684]
  本稿では,検出タスクにノイズに基づくモデル固有インプリントを利用する新しいフレームワークを提案する。 様々な生成モデルからのインプリントを集約することにより、将来のモデルのインプリントを外挿してトレーニングデータを拡張することができる。 提案手法は,GenImage,Synthbuster,Chameleonの3つの公開ベンチマークにおいて,最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T12:04:53Z)
• Visual Autoregressive Modeling for Image Super-Resolution [14.935662351654601]
  次世代の予測モデルとして, ISRフレームワークの視覚的自己回帰モデルを提案する。 大規模データを収集し、ロバストな生成先行情報を得るためのトレーニングプロセスを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T09:53:47Z)
• Advancing Diffusion Models: Alias-Free Resampling and Enhanced Rotational Equivariance [0.0]
  拡散モデルは、モデルによって引き起こされたアーティファクトと、画像の忠実性に制限された安定性によって、依然として挑戦されている。 拡散モデルのUNetアーキテクチャにエイリアスフリー再サンプリング層を統合することを提案する。 CIFAR-10, MNIST, MNIST-Mなどのベンチマークデータを用いた実験の結果, 画像品質が一貫した向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T04:23:28Z)
• Meissonic: Revitalizing Masked Generative Transformers for Efficient High-Resolution Text-to-Image Synthesis [62.06970466554273]
  本稿では,非自己回帰型マスク画像モデリング(MIM)をSDXLのような最先端拡散モデルに匹敵するレベルまで高めるMeissonicを提案する。 高品質なトレーニングデータを活用し、人間の嗜好スコアから得られるマイクロ条件を統合し、特徴圧縮層を用いる。 我々のモデルは、高画質の高精細画像を生成する際に、SDXLのような既存のモデルに適合するだけでなく、しばしば性能を上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:59:17Z)
• TriLoRA: Integrating SVD for Advanced Style Personalization in Text-to-Image Generation [5.195293792493412]
  本稿では,Singular Value DecompositionをLo-Rank Adaptation (LoRA)パラメータ更新戦略に統合する革新的な手法を提案する。 LoRAフレームワークにSVDを組み込むことで、オーバーフィッティングのリスクを効果的に低減できるだけでなく、モデル出力の安定性も向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T09:29:00Z)
• YaART: Yet Another ART Rendering Technology [119.09155882164573]
  そこで本研究では,ヒトの嗜好に適合する新しい生産段階のテキスト・ツー・イメージ拡散モデルYaARTを紹介した。 これらの選択がトレーニングプロセスの効率と生成された画像の品質にどのように影響するかを分析する。 高品質な画像の小さなデータセットでトレーニングされたモデルが、より大きなデータセットでトレーニングされたモデルとうまく競合できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T16:51:19Z)
• SeNM-VAE: Semi-Supervised Noise Modeling with Hierarchical Variational Autoencoder [13.453138169497903]
  SeNM-VAEは、ペアとアンペアの両方のデータセットを利用して、現実的な劣化データを生成する半教師付きノイズモデリング手法である。 実世界の画像認識と超分解能タスクのためのペアトレーニングサンプルを生成するために,本手法を用いた。 提案手法は, 合成劣化画像の品質を, 他の不対とペアのノイズモデリング法と比較して向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T09:03:40Z)
• DetDiffusion: Synergizing Generative and Perceptive Models for Enhanced Data Generation and Perception [78.26734070960886]
  現在の知覚モデルは、リソース集約的なデータセットに大きく依存している。 セグメンテーションを通じて知覚認識損失(P.A.損失)を導入し、品質と制御性の両方を改善した。 本手法は,世代間における知覚認識属性(P.A. Attr)の抽出と利用により,データ拡張をカスタマイズする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T04:58:03Z)
• Active Generation for Image Classification [45.93535669217115]
  本稿では,モデルのニーズと特徴に着目し,画像生成の効率性に対処することを提案する。 能動学習の中心的傾向として,ActGenという手法が,画像生成のトレーニング・アウェア・アプローチを取り入れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T08:45:31Z)
• Class-Prototype Conditional Diffusion Model with Gradient Projection for Continual Learning [20.175586324567025]
  破滅的な忘れ方を減らすことは、継続的な学習における重要なハードルである。 大きな問題は、生成したデータの品質がオリジナルのものと比べて低下することである。 本稿では,ジェネレータにおける画像品質を向上させる連続学習のためのGRに基づくアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T17:39:42Z)
• DiffiT: Diffusion Vision Transformers for Image Generation [88.08529836125399]
  ViT(Vision Transformer)は、特に認識タスクにおいて、強力なモデリング機能とスケーラビリティを実証している。 拡散型生成学習におけるViTの有効性について検討し、拡散ビジョン変換器(DiffiT)と呼ばれる新しいモデルを提案する。 DiffiTはパラメータ効率が大幅に向上した高忠実度画像を生成するのに驚くほど効果的である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-04T18:57:01Z)
• 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)
• IRGen: Generative Modeling for Image Retrieval [82.62022344988993]
  本稿では,画像検索を生成モデルの一種として再フレーミングする新しい手法を提案する。 我々は、イメージを意味単位の簡潔なシーケンスに変換するという技術的課題に対処するため、IRGenと呼ばれるモデルを開発した。 本モデルは,広範に使用されている3つの画像検索ベンチマークと200万件のデータセットに対して,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T17:07:36Z)
• DiVAE: Photorealistic Images Synthesis with Denoising Diffusion Decoder [73.1010640692609]
  本稿では,拡散デコーダ(DiVAE)を用いたVQ-VAEアーキテクチャモデルを提案する。 我々のモデルは最先端の成果を達成し、さらに多くのフォトリアリスティックな画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T10:39:12Z)
• A Generic Approach for Enhancing GANs by Regularized Latent Optimization [79.00740660219256]
  本稿では,事前学習したGANを効果的かつシームレスに拡張できる,エミュレーティブモデル推論と呼ばれる汎用フレームワークを提案する。 我々の基本的な考え方は、ワッサーシュタイン勾配流法を用いて与えられた要求に対する最適潜時分布を効率的に推算することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-07T05:22:50Z)

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。