論文の概要: Diffusion-4K: Ultra-High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18352v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 05:25:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:36:13.813655
• Title: Diffusion-4K: Ultra-High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散4K:潜時拡散モデルを用いた超高分解能画像合成
• Authors: Jinjin Zhang, Qiuyu Huang, Junjie Liu, Xiefan Guo, Di Huang,
• Abstract要約: Diffusion-4Kはテキストと画像の拡散モデルを用いた直接超高解像度画像合成のための新しいフレームワークである。 超高解像度画像生成のための総合ベンチマークであるAesthetic-4Kを構築した。 様々な潜伏拡散モデルに適用可能な4K画像を用いた直接訓練のためのウェーブレットに基づく微調整手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.46605047406198
• License:
• Abstract: In this paper, we present Diffusion-4K, a novel framework for direct ultra-high-resolution image synthesis using text-to-image diffusion models. The core advancements include: (1) Aesthetic-4K Benchmark: addressing the absence of a publicly available 4K image synthesis dataset, we construct Aesthetic-4K, a comprehensive benchmark for ultra-high-resolution image generation. We curated a high-quality 4K dataset with carefully selected images and captions generated by GPT-4o. Additionally, we introduce GLCM Score and Compression Ratio metrics to evaluate fine details, combined with holistic measures such as FID, Aesthetics and CLIPScore for a comprehensive assessment of ultra-high-resolution images. (2) Wavelet-based Fine-tuning: we propose a wavelet-based fine-tuning approach for direct training with photorealistic 4K images, applicable to various latent diffusion models, demonstrating its effectiveness in synthesizing highly detailed 4K images. Consequently, Diffusion-4K achieves impressive performance in high-quality image synthesis and text prompt adherence, especially when powered by modern large-scale diffusion models (e.g., SD3-2B and Flux-12B). Extensive experimental results from our benchmark demonstrate the superiority of Diffusion-4K in ultra-high-resolution image synthesis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト・画像拡散モデルを用いた超高解像度画像合成のための新しいフレームワークであるDiffusion-4Kを提案する。 1)Aesthetic-4Kベンチマーク:4K画像合成データセットの欠如に対処し,超高解像度画像生成のための総合的なベンチマークであるAesthetic-4Kを構築する。 GPT-4oによる画像とキャプションを慎重に選択し,高品質な4Kデータセットをキュレートした。 さらに,精細度を評価するためのGLCMスコアと圧縮比の指標とFID,Aesthetics,CLIPScoreなどの総合的な尺度を組み合わせて,超高解像度画像の総合的な評価を行う。 2) ウェーブレットベースファインチューニング: 様々な潜伏拡散モデルに適用可能な光現実性4K画像による直接トレーニングのためのウェーブレットベースファインチューニング手法を提案する。 その結果、Diffusion-4Kは、特に現代の大規模拡散モデル(例えば、SD3-2B、Flux-12B)で駆動される場合、高品質な画像合成とテキストプロンプトアテンデンスにおいて優れた性能を発揮する。 超高分解能画像合成における拡散4Kの優位性を示す。

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