論文の概要: Latent Wavelet Diffusion For Ultra-High-Resolution Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00433v3
• Date: Wed, 24 Sep 2025 15:22:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 16:23:42.24507
• Title: Latent Wavelet Diffusion For Ultra-High-Resolution Image Synthesis
• Title（参考訳）: 超高分解能画像合成のための潜在ウェーブレット拡散
• Authors: Luigi Sigillo, Shengfeng He, Danilo Comminiello,
• Abstract要約: 超高分解能(2K-4K)画像合成におけるディテールとテクスチャの忠実度を大幅に向上させる軽量トレーニングフレームワークであるLatent Wavelet Diffusion (LWD)を提案する。 LWDはウェーブレットエネルギーマップから導かれる新しい周波数対応マスキング戦略を導入し、潜在空間の詳細な領域にトレーニングプロセスを動的に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.311477476580926
• 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 training framework that significantly improves detail and texture fidelity in ultra-high-resolution (2K-4K) image synthesis. LWD introduces a novel, frequency-aware masking strategy derived from wavelet energy maps, which dynamically focuses the training process on detail-rich regions of the latent space. This is complemented by a scale-consistent VAE objective to ensure high spectral fidelity. The primary advantage of our approach is its efficiency: LWD requires no architectural modifications and adds zero additional cost during inference, making it a practical solution for scaling existing models. Across multiple strong baselines, LWD consistently improves perceptual quality and FID scores, demonstrating the power of signal-driven supervision as a principled and efficient path toward 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。 超高分解能(2K-4K)画像合成におけるディテールとテクスチャの忠実度を大幅に向上させる軽量トレーニングフレームワークであるLatent Wavelet Diffusion (LWD)を提案する。 LWDはウェーブレットエネルギーマップから導かれる新しい周波数対応マスキング戦略を導入し、潜在空間の詳細な領域にトレーニングプロセスを動的に焦点をあてる。 これは、高スペクトル忠実度を確保するためのスケール一貫性のVAE目標によって補完される。 LWDはアーキテクチャの変更を必要とせず、推論中に追加コストをゼロにするので、既存のモデルをスケールするための実用的なソリューションになります。 複数の強いベースラインにまたがって、LWDは知覚品質とFIDスコアを一貫して改善し、高分解能生成モデルへの原則的かつ効率的な経路として信号駆動型監視の力を示す。

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