論文の概要: SimpleGVR: A Simple Baseline for Latent-Cascaded Video Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19838v1
• Date: Tue, 24 Jun 2025 17:57:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.76374
• Title: SimpleGVR: A Simple Baseline for Latent-Cascaded Video Super-Resolution
• Title（参考訳）: SimpleGVR: 遅延カスケードビデオスーパーリゾリューションのためのシンプルなベースライン
• Authors: Liangbin Xie, Yu Li, Shian Du, Menghan Xia, Xintao Wang, Fanghua Yu, Ziyan Chen, Pengfei Wan, Jiantao Zhou, Chao Dong,
• Abstract要約: 後続の超解像モデルの設計原理について検討し,その設計原理について検討する。 まず、ベースモデルの出力特性をよりよく模倣し、VSRモデルと上流ジェネレータとの整合性を確保するための2つのトレーニングペアを生成する方法を提案する。 第2に,(1)時間ステップサンプリング戦略,(2)低分解能(LR)入力に対する雑音増強効果の系統的解析を通じて,VSRモデル行動に対する批判的洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.14432034345353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Latent diffusion models have emerged as a leading paradigm for efficient video generation. However, as user expectations shift toward higher-resolution outputs, relying solely on latent computation becomes inadequate. A promising approach involves decoupling the process into two stages: semantic content generation and detail synthesis. The former employs a computationally intensive base model at lower resolutions, while the latter leverages a lightweight cascaded video super-resolution (VSR) model to achieve high-resolution output. In this work, we focus on studying key design principles for latter cascaded VSR models, which are underexplored currently. First, we propose two degradation strategies to generate training pairs that better mimic the output characteristics of the base model, ensuring alignment between the VSR model and its upstream generator. Second, we provide critical insights into VSR model behavior through systematic analysis of (1) timestep sampling strategies, (2) noise augmentation effects on low-resolution (LR) inputs. These findings directly inform our architectural and training innovations. Finally, we introduce interleaving temporal unit and sparse local attention to achieve efficient training and inference, drastically reducing computational overhead. Extensive experiments demonstrate the superiority of our framework over existing methods, with ablation studies confirming the efficacy of each design choice. Our work establishes a simple yet effective baseline for cascaded video super-resolution generation, offering practical insights to guide future advancements in efficient cascaded synthesis systems.
• Abstract（参考訳）: 遅延拡散モデルは、効率的なビデオ生成のための主要なパラダイムとして登場してきた。 しかし、ユーザの期待が高解像度な出力へとシフトするにつれて、潜時計算のみに依存することが不十分になる。 有望なアプローチでは、プロセスをセマンティックコンテンツ生成と詳細合成という2つのステージに分離する。 前者は低解像度で計算集約的なベースモデルを使用し、後者は高解像度出力を達成するために軽量のカスケードビデオ超解像(VSR)モデルを利用する。 本研究は,現在未検討の,後続のVSRモデルの鍵となる設計原理の研究に焦点をあてる。 まず、ベースモデルの出力特性をよりよく模倣し、VSRモデルと上流ジェネレータとの整合性を確保する訓練ペアを生成するための2つの劣化戦略を提案する。 第2に,(1)時間ステップサンプリング戦略,(2)低分解能(LR)入力に対する雑音増強効果の系統的解析を通じて,VSRモデル行動に対する批判的洞察を提供する。 これらの発見は、私たちのアーキテクチャとトレーニングのイノベーションを直接知らせます。 最後に,効率的なトレーニングと推論を実現し,計算オーバーヘッドを大幅に削減するために,時間単位のインターリービングを導入し,局所的な注意を疎結合にする。 大規模な実験により,既存の手法よりもフレームワークが優れていることが示され,それぞれの設計選択の有効性が検証された。 我々の研究は、カスケード化されたビデオ超解像生成のためのシンプルで効果的なベースラインを確立し、効率的なカスケード合成システムにおける将来の進歩を導くための実践的な洞察を提供する。

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