論文の概要: Latent Wavelet Diffusion: Enabling 4K Image Synthesis for Free

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00433v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 04:38:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.995715
• Title: Latent Wavelet Diffusion: Enabling 4K Image Synthesis for Free
• Title（参考訳）: 遅延ウェーブレット拡散:自由な4K画像合成を実現する
• Authors: Luigi Sigillo, Shengfeng He, Danilo Comminiello,
• Abstract要約: 遅延ウェーブレット拡散(Latent Wavelet Diffusion, LWD)は、任意の遅延拡散モデルが、超高解像度画像生成(2Kから4K)に無償でスケールできる軽量フレームワークである。 LWDはアーキテクチャの変更を必要とせず、追加の計算オーバーヘッドも発生しない。 超高解像度画像合成において、知覚品質を一貫して改善し、FIDを低減し、強力なベースラインモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.515710473565925
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High-resolution image synthesis remains a core challenge in generative modeling, particularly in balancing computational efficiency with the preservation of fine-grained visual detail. We present Latent Wavelet Diffusion (LWD), a lightweight framework that enables any latent diffusion model to scale to ultra-high-resolution image generation (2K to 4K) for free. LWD introduces three key components: (1) a scale-consistent variational autoencoder objective that enhances the spectral fidelity of latent representations; (2) wavelet energy maps that identify and localize detail-rich spatial regions within the latent space; and (3) a time-dependent masking strategy that focuses denoising supervision on high-frequency components during training. LWD requires no architectural modifications and incurs no additional computational overhead. Despite its simplicity, it consistently improves perceptual quality and reduces FID in ultra-high-resolution image synthesis, outperforming strong baseline models. These results highlight the effectiveness of frequency-aware, signal-driven supervision as a principled and efficient approach for high-resolution generative modeling.
• Abstract（参考訳）: 高解像度画像合成は、生成モデリングにおいて、特に計算効率と微細な視覚的ディテールの保存のバランスをとる上で、依然として重要な課題である。 LWD(Latent Wavelet Diffusion)は,任意の遅延拡散モデルを用いて,超高解像度画像生成(2K〜4K)を無償でスケール可能な軽量フレームワークである。 LWDは,(1)潜伏表現のスペクトル忠実度を高めるスケール一貫性のある変分オートエンコーダ目標,(2)潜伏空間内の細部の多い空間領域を特定・局所化するウェーブレットエネルギーマップ,(3)訓練中の高周波成分の監視に焦点をあてる時間依存マスキング戦略,の3つの主要な構成要素を紹介する。 LWDはアーキテクチャの変更を必要とせず、追加の計算オーバーヘッドも発生しない。 その単純さにもかかわらず、知覚品質を一貫して改善し、高解像度画像合成におけるFIDを低減し、強力なベースラインモデルより優れている。 これらの結果は、高分解能生成モデルのための原理的かつ効率的なアプローチとして、周波数認識、信号駆動型監視の有効性を強調した。

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