論文の概要: NFIG: Autoregressive Image Generation with Next-Frequency Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07076v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 08:59:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:51:40.554259
• Title: NFIG: Autoregressive Image Generation with Next-Frequency Prediction
• Title（参考訳）: NFIG: 高周波予測による自己回帰画像生成
• Authors: Zhihao Huang, Xi Qiu, Yukuo Ma, Yifu Zhou, Chi Zhang, Xuelong Li,
• Abstract要約: textbfNext-textbfFrequency textbfImage textbfGeneration (textbfNFIG) は、画像生成プロセスを複数の周波数誘導段階に分解する新しいフレームワークである。 提案手法では,まず低周波成分を生成し,より少ないトークンで大域構造を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.00209582503672
• License:
• Abstract: Autoregressive models have achieved promising results in natural language processing. However, for image generation tasks, they encounter substantial challenges in effectively capturing long-range dependencies, managing computational costs, and most crucially, defining meaningful autoregressive sequences that reflect natural image hierarchies. To address these issues, we present \textbf{N}ext-\textbf{F}requency \textbf{I}mage \textbf{G}eneration (\textbf{NFIG}), a novel framework that decomposes the image generation process into multiple frequency-guided stages. Our approach first generates low-frequency components to establish global structure with fewer tokens, then progressively adds higher-frequency details, following the natural spectral hierarchy of images. This principled autoregressive sequence not only improves the quality of generated images by better capturing true causal relationships between image components, but also significantly reduces computational overhead during inference. Extensive experiments demonstrate that NFIG achieves state-of-the-art performance with fewer steps, offering a more efficient solution for image generation, with 1.25$\times$ speedup compared to VAR-d20 while achieving better performance (FID: 2.81) on the ImageNet-256 benchmark. We hope that our insight of incorporating frequency-domain knowledge to guide autoregressive sequence design will shed light on future research. We will make our code publicly available upon acceptance of the paper.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰モデルは自然言語処理において有望な結果を得た。 しかし、画像生成タスクでは、長期の依存関係を効果的にキャプチャし、計算コストを管理し、そして最も重要なことに、自然な画像階層を反映した意味のある自己回帰配列を定義するという、重大な課題に直面している。 これらの問題に対処するために、画像生成プロセスを複数の周波数誘導段階に分解する新しいフレームワークである \textbf{N}ext-\textbf{F}requency \textbf{I}mage \textbf{G}eneration (\textbf{NFIG})を提案する。 提案手法では,まず低周波成分を生成し,より少ないトークンで大域構造を確立する。 この原理的自己回帰シーケンスは、画像成分間の真の因果関係をよりよく捉え、生成画像の品質を向上するだけでなく、推論時の計算オーバーヘッドを大幅に削減する。 大規模な実験により、NFIGはより少ないステップで最先端のパフォーマンスを実現し、イメージNet-256ベンチマークでより良いパフォーマンス(FID: 2.81)を達成しながら、VAR-d20と比較して1.25$\times$スピードアップのより効率的な画像生成ソリューションを提供することを示した。 自己回帰的なシーケンス設計を導くために周波数領域の知識を取り入れるという私たちの洞察が、将来の研究に光を当てることを願っている。 論文を受理したら、コードを公開します。

関連論文リスト

• Alleviating Distortion in Image Generation via Multi-Resolution Diffusion Models and Time-Dependent Layer Normalization [26.926712014346432]
  本稿では,新しいマルチレゾリューションネットワークと時間依存層正規化を統合することで,拡散モデルの革新的拡張を提案する。 提案手法の有効性は,ImageNet 256 x 256で1.70,ImageNet 512 x 512で2.89の新しい最先端FIDスコアを設定することで,クラス条件のImageNet生成ベンチマークで実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T17:59:58Z)
• DGNet: Dynamic Gradient-Guided Network for Water-Related Optics Image Enhancement [77.0360085530701]
  水中画像強調(UIE)は、水中環境によって引き起こされる複雑な劣化のために難しい課題である。 従来の手法では、劣化過程を理想化し、中音や物体の動きが画像の特徴の分布に与える影響を無視することが多い。 提案手法では,予測画像を用いて疑似ラベルを動的に更新し,動的勾配を加えてネットワークの勾配空間を最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T06:07:21Z)
• Progressive Text-to-Image Generation [40.09326229583334]
  本稿では,高忠実度テキスト・画像生成のためのプログレッシブモデルを提案する。 提案手法は, 既存のコンテキストに基づいて, 粗い画像から細かな画像への新しい画像トークンの作成によって効果を発揮する。 結果として得られた粗大な階層構造により、画像生成プロセスは直感的で解釈可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-05T14:27:20Z)
• Scaling Autoregressive Models for Content-Rich Text-to-Image Generation [95.02406834386814]
  Partiは、テキスト・ツー・イメージ生成をシーケンス・ツー・シーケンス・モデリング問題として扱う。 PartiはTransformerベースの画像トークンライザViT-VQGANを使用して、画像を離散トークンのシーケンスとしてエンコードする。 PartiPrompts (P2)は1600以上の英語のプロンプトの総合的なベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-22T01:11:29Z)
• Semi-Autoregressive Image Captioning [153.9658053662605]
  画像キャプションに対する現在の最先端のアプローチは、通常自己回帰的手法を採用する。 連続的反復改善による非自己回帰画像キャプションは、かなりの加速を伴う自己回帰画像キャプションに匹敵する性能が得られる。 本稿では,性能と速度のトレードオフを改善するために,SAIC(Semi-Autoregressive Image Captioning)と呼ばれる新しい2段階のフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-11T15:11:54Z)
• TFill: Image Completion via a Transformer-Based Architecture [69.62228639870114]
  画像補完を無方向性シーケンス対シーケンス予測タスクとして扱うことを提案する。 トークン表現には,小かつ重複しないRFを持つ制限型CNNを用いる。 第2フェーズでは、可視領域と発生領域の外観整合性を向上させるために、新しい注意認識層(aal)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-02T01:42:01Z)
• Frequency Domain Image Translation: More Photo-realistic, Better Identity-preserving [36.606114597585396]
  本稿では,周波数情報を利用した新しい周波数領域画像翻訳フレームワークを提案する。 我々のキーとなる考え方は、画像を低周波および高周波の成分に分解することであり、そこでは、高周波の特徴がアイデンティティに似たオブジェクト構造をキャプチャする。 広汎な実験と改善により、FDITはソース画像のアイデンティティを効果的に保存し、フォトリアリスティック画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-27T08:58:56Z)
• The Power of Triply Complementary Priors for Image Compressive Sensing [89.14144796591685]
  本稿では,一対の相補的な旅先を含むLRD画像モデルを提案する。 次に、画像CSのためのRDモデルに基づく新しいハイブリッド・プラグイン・アンド・プレイ・フレームワークを提案する。 そこで,提案したH-based image CS問題の解法として,単純で効果的なアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-16T08:17:44Z)

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。