論文の概要: DPBridge: Latent Diffusion Bridge for Dense Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20506v3
- Date: Mon, 19 May 2025 13:15:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.36128
- Title: DPBridge: Latent Diffusion Bridge for Dense Prediction
- Title（参考訳）: DPBridge - 密度予測のための潜伏拡散橋
- Authors: Haorui Ji, Taojun Lin, Hongdong Li,
- Abstract要約: DPBridgeは、密度予測タスクのための最初の潜伏拡散ブリッジフレームワークである。
提案手法は,異なるシナリオ下での有効性と能力の一般化を実証し,優れた性能を継続的に達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.1574468325115
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models demonstrate remarkable capabilities in capturing complex data distributions and have achieved compelling results in many generative tasks. While they have recently been extended to dense prediction tasks such as depth estimation and surface normal prediction, their full potential in this area remains under-explored. In dense prediction settings, target signal maps and input images are pixel-wise aligned. This makes conventional noise-to-data generation paradigm inefficient, as input images can serve as more informative prior compared to pure noise. Diffusion bridge models, which support data-to-data generation between two general data distributions, offer a promising alternative, but they typically fail to exploit the rich visual priors embedded in large pretrained foundation models. To address these limitations, we integrate diffusion bridge formulation with structured visual priors and introduce DPBridge, the first latent diffusion bridge framework for dense prediction tasks. Our method presents three key contributions: (1) a tractable reverse transition kernel for diffusion bridge process, enabling maximum likelihood training scheme for better compatibility with pretrained backbones; (2) a distribution-aligned normalization technique to mitigate the discrepancies between the bridge and standard diffusion processes; and (3) an auxiliary image consistency loss to preserve fine-grained details. Experiments across extensive benchmarks validate that our method consistently achieves superior performance, demonstrating its effectiveness and generalization capability under different scenarios.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、複雑なデータ分布をキャプチャする際、顕著な能力を示し、多くの生成タスクにおいて魅力的な結果を得た。
最近、深度推定や表面正規予測のような密集した予測タスクに拡張されているが、この領域におけるその潜在能力はいまだ未解明のままである。
密集した予測設定では、ターゲット信号マップと入力画像はピクセルワイドにアライメントされる。
これにより、入力画像が純粋なノイズよりも情報的になるため、従来のノイズ・データ生成パラダイムは非効率になる。
2つの一般的なデータ分散間のデータ間データ生成をサポートする拡散ブリッジモデルは、有望な代替手段を提供するが、大きな事前訓練された基礎モデルに埋め込まれたリッチな視覚的事前を利用できないのが普通である。
これらの制約に対処するため、我々は拡散橋の定式化を構造化された視覚的先行要素と統合し、密度予測タスクのための最初の潜伏拡散橋フレームワークであるDMBridgeを導入する。
提案手法は,(1)拡散ブリッジプロセスのためのトラクタブル逆遷移カーネル,(2)橋梁と標準拡散プロセスの相違を緩和する分布整合正規化手法,(3)細かな詳細を保存するための補助画像の整合性損失の3つの重要な寄与を提示する。
広範囲なベンチマーク実験により,提案手法が常に優れた性能を達成し,その有効性と,異なるシナリオ下での一般化能力を実証した。
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