論文の概要: Visual Autoregressive Modeling for Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18993v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 09:53:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:01:53.813419
• Title: Visual Autoregressive Modeling for Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 画像超解像に対する視覚的自己回帰モデル
• Authors: Yunpeng Qu, Kun Yuan, Jinhua Hao, Kai Zhao, Qizhi Xie, Ming Sun, Chao Zhou,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.935662351654601
• License:
• Abstract: Image Super-Resolution (ISR) has seen significant progress with the introduction of remarkable generative models. However, challenges such as the trade-off issues between fidelity and realism, as well as computational complexity, have also posed limitations on their application. Building upon the tremendous success of autoregressive models in the language domain, we propose \textbf{VARSR}, a novel visual autoregressive modeling for ISR framework with the form of next-scale prediction. To effectively integrate and preserve semantic information in low-resolution images, we propose using prefix tokens to incorporate the condition. Scale-aligned Rotary Positional Encodings are introduced to capture spatial structures and the diffusion refiner is utilized for modeling quantization residual loss to achieve pixel-level fidelity. Image-based Classifier-free Guidance is proposed to guide the generation of more realistic images. Furthermore, we collect large-scale data and design a training process to obtain robust generative priors. Quantitative and qualitative results show that VARSR is capable of generating high-fidelity and high-realism images with more efficiency than diffusion-based methods. Our codes will be released at https://github.com/qyp2000/VARSR.
• Abstract（参考訳）: Image Super-Resolution (ISR)は、顕著な生成モデルの導入によって大きな進歩を遂げている。 しかし、忠実さとリアリズムの間のトレードオフ問題や計算複雑性といった課題も、その応用に制限を与えている。 言語領域における自己回帰モデル(autoregressive model)の驚異的な成功を生かし、次世代の予測形式を用いた新しいISRフレームワークの視覚的自己回帰モデルである \textbf{VARSR} を提案する。 低解像度画像における意味情報を効果的に統合・保存するために,プレフィックストークンを用いて条件を組み込む手法を提案する。 空間構造を捉えるためにスケールアラインな回転位置符号化を導入し、拡散精製器を用いて量子化残差のモデリングを行い、画素レベルの忠実度を実現する。 より現実的な画像の生成を導くために,画像に基づく分類自由誘導法が提案されている。 さらに,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。 定量的および定性的な結果から、VARSRは拡散法よりも高忠実で高現実的な画像を生成することができることが示された。 私たちのコードはhttps://github.com/qyp2000/VARSR.comで公開されます。

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