Fugu-MT 論文翻訳(概要): APT: Improving Diffusion Models for High Resolution Image Generation with Adaptive Path Tracing

論文の概要: APT: Improving Diffusion Models for High Resolution Image Generation with Adaptive Path Tracing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21690v1
Date: Tue, 29 Jul 2025 11:13:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.055535
Title: APT: Improving Diffusion Models for High Resolution Image Generation with Adaptive Path Tracing
Title（参考訳）: APT:適応経路追跡による高分解能画像生成のための拡散モデルの改善
Authors: Sangmin Han, Jinho Jeong, Jinwoo Kim, Seon Joo Kim,
Abstract要約: 遅延拡散モデル(LDM)は一般的に固定解像度で訓練され、高解像度画像へのスケーリングの能力を制限する。本稿では,アダプティブパストレース(APT)を提案する。これは,パッチ分布の一貫性を維持するために,統計的マッチングを組み合わせたフレームワークである。その結果、APTは高解像度画像においてより鮮明で洗練された細部を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.33819371470651
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Latent Diffusion Models (LDMs) are generally trained at fixed resolutions, limiting their capability when scaling up to high-resolution images. While training-based approaches address this limitation by training on high-resolution datasets, they require large amounts of data and considerable computational resources, making them less practical. Consequently, training-free methods, particularly patch-based approaches, have become a popular alternative. These methods divide an image into patches and fuse the denoising paths of each patch, showing strong performance on high-resolution generation. However, we observe two critical issues for patch-based approaches, which we call ``patch-level distribution shift" and ``increased patch monotonicity." To address these issues, we propose Adaptive Path Tracing (APT), a framework that combines Statistical Matching to ensure patch distributions remain consistent in upsampled latents and Scale-aware Scheduling to deal with the patch monotonicity. As a result, APT produces clearer and more refined details in high-resolution images. In addition, APT enables a shortcut denoising process, resulting in faster sampling with minimal quality degradation. Our experimental results confirm that APT produces more detailed outputs with improved inference speed, providing a practical approach to high-resolution image generation.
Abstract（参考訳）: 遅延拡散モデル(LDM)は一般的に固定解像度で訓練され、高解像度画像までスケールアップする際の能力を制限する。トレーニングベースのアプローチは、高解像度データセットのトレーニングによるこの制限に対処するが、大量のデータと相当量の計算リソースを必要とするため、実用的ではない。結果として、トレーニングフリーなメソッド、特にパッチベースのアプローチが一般的な代替手段となっている。これらの手法は、画像をパッチに分割し、各パッチのデノイングパスを融合させ、高分解能生成において強い性能を示す。しかし、パッチベースのアプローチでは「パッチレベルの分散シフト」と「パッチの単調性の向上」という2つの重要な問題を観察する。これらの問題に対処するため,アダプティブパストラシング (APT) を提案する。このフレームワークは,アダプティブパストラシング (APT) とアダプティブパストラシング (APT) を併用し,アダプティブパストラシング (APT) とアダプティブパストラシング (APT) を併用し,パッチのモノトニック性に対処する。その結果、APTは高解像度画像においてより鮮明で洗練された細部を生成する。さらに、APTはショートカットデノナイジングプロセスを可能にし、最小品質の劣化を伴ってより高速なサンプリングを実現する。実験により、APTは推論速度を向上し、より詳細な出力を生成することが確認され、高解像度画像生成への実用的なアプローチを提供する。

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