論文の概要: DeltaDiff: Reality-Driven Diffusion with AnchorResiduals for Faithful SR
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12567v2
- Date: Wed, 16 Jul 2025 08:33:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-17 14:40:09.255757
- Title: DeltaDiff: Reality-Driven Diffusion with AnchorResiduals for Faithful SR
- Title（参考訳）: DeltaDiff: 忠実なSRのためのアンカー残像を用いた現実駆動拡散
- Authors: Chao Yang, Yong Fan, Qichao Zhang, Cheng Lu, Zhijing Yang,
- Abstract要約: 拡散過程を制約する新しいフレーム・ワークであるDeltaDiffを提案する。
提案手法は最先端のモデルを超え,忠実度を向上した再侮辱を生成する。
この研究は、画像再構成タスクに拡散モデルを適用するための、新しい低ランク制約パラパラダイムを確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.790771977682763
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, the transfer application of diffusion models in super-resolu-tion tasks has faced the problem ofdecreased fidelity. Due to the inherent randomsampling characteristics ofdiffusion models, direct application in super-resolu-tion tasks can result in generated details deviating from the true distribution ofhigh-resolution images. To address this, we propose DeltaDiff, a novel frame.work that constrains the difusion process, its essence is to establish a determin-istic mapping path between HR and LR, rather than the random noise disturbanceprocess oftraditional difusion models. Theoretical analysis demonstrates a 25%reduction in diffusion entropy in the residual space compared to pixel-space diffiusion, effectively suppressing irrelevant noise interference. The experimentalresults show that our method surpasses state-of-the-art models and generates re-sults with better fidelity. This work establishes a new low-rank constrained par-adigm for applying diffusion models to image reconstruction tasks, balancingstochastic generation with structural fidelity. Our code and model are publiclyavailable at https://github.com/continueyang/DeltaDiff .
- Abstract（参考訳）: 近年,超可溶性タスクにおける拡散モデルの伝達応用は,忠実度が低下する問題に直面している。
拡散モデルの固有ランダムサンプリング特性のため、超可溶性タスクへの直接適用は、高解像度画像の真の分布から逸脱した生成の詳細をもたらす。
そこで本研究では,従来の拡散モデルのランダムノイズ乱れ処理ではなく,HRとLR間の決定論的マッピングパスを確立することを目的として,拡散過程を制約する新しいフレーム・ワークであるDeltaDiffを提案する。
理論的解析は、残差空間における拡散エントロピーの25%が画素空間の回折と比較して減少し、無関係なノイズ干渉を効果的に抑制することを示した。
実験結果から,本手法は最先端モデルを超え,忠実度が向上した再侮辱を生成することが示された。
この研究は、画像再構成タスクに拡散モデルを適用し、構造的忠実度と確率的生成のバランスをとるために、新しい低ランク制約パラパラダイムを確立する。
私たちのコードとモデルはhttps://github.com/continueyang/DeltaDiffで公開されています。
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