論文の概要: Consistency Trajectory Matching for One-Step Generative Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20349v1
- Date: Wed, 26 Mar 2025 09:20:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-27 13:20:26.327199
- Title: Consistency Trajectory Matching for One-Step Generative Super-Resolution
- Title（参考訳）: 一段階生成超解法における整合性軌道マッチング
- Authors: Weiyi You, Mingyang Zhang, Leheng Zhang, Kexuan Shi, Xingyu Zhou, Shuhang Gu,
- Abstract要約: 現在の拡散に基づく超解像法は、高い推論オーバーヘッドを犠牲にして可換性を実現する。
超解法のための一貫性トラジェクトリマッチング (CTMSR) を提案する。これは蒸留不要戦略であり、フォトリアリスティックSRを1ステップで生成できる。
提案手法は, 合成データセットと実データセットの両方において, 同等あるいはそれ以上の能力が得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.08324232157866
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- Abstract: Current diffusion-based super-resolution (SR) approaches achieve commendable performance at the cost of high inference overhead. Therefore, distillation techniques are utilized to accelerate the multi-step teacher model into one-step student model. Nevertheless, these methods significantly raise training costs and constrain the performance of the student model by the teacher model. To overcome these tough challenges, we propose Consistency Trajectory Matching for Super-Resolution (CTMSR), a distillation-free strategy that is able to generate photo-realistic SR results in one step. Concretely, we first formulate a Probability Flow Ordinary Differential Equation (PF-ODE) trajectory to establish a deterministic mapping from low-resolution (LR) images with noise to high-resolution (HR) images. Then we apply the Consistency Training (CT) strategy to directly learn the mapping in one step, eliminating the necessity of pre-trained diffusion model. To further enhance the performance and better leverage the ground-truth during the training process, we aim to align the distribution of SR results more closely with that of the natural images. To this end, we propose to minimize the discrepancy between their respective PF-ODE trajectories from the LR image distribution by our meticulously designed Distribution Trajectory Matching (DTM) loss, resulting in improved realism of our recovered HR images. Comprehensive experimental results demonstrate that the proposed methods can attain comparable or even superior capabilities on both synthetic and real datasets while maintaining minimal inference latency.
- Abstract（参考訳）: 現在の拡散ベース超解像(SR)アプローチは、高い推論オーバーヘッドを犠牲にして、可換な性能を実現する。
そのため, 蒸留技術を用いて, 多段階の教師モデルを1段階の生徒モデルに加速させる。
それにもかかわらず、これらの手法はトレーニングコストを大幅に上昇させ、教師モデルによる生徒モデルの性能を制約する。
このような難題を克服するため,超解法のための一貫性トラジェクトリマッチング(CTMSR, Consistency Trajectory Matching for Super-Resolution)を提案する。
具体的には、まず確率フロー正規微分方程式(PF-ODE)の軌道を定式化し、低分解能(LR)画像から高分解能(HR)画像への決定論的マッピングを確立する。
次に,一貫性トレーニング(CT)戦略を適用して,事前学習した拡散モデルの必要性を排除し,マッピングを直接学習する。
学習過程における性能の向上と地上構造の向上を図るため,SR結果の分布を自然画像とより密に整合させることが目的である。
そこで本研究では,厳密に設計した分布軌跡マッチング(DTM)損失により,各PF-ODE軌道とLR画像分布との差を最小限に抑え,得られたHR画像の現実性を向上させることを提案する。
総合的な実験結果から,提案手法は最小の推論遅延を保ちながら,合成データセットと実データセットの両方で同等あるいはそれ以上の能力が得られることが示された。
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