論文の概要: Images Speak Louder Than Scores: Failure Mode Escape for Enhancing Generative Quality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09598v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 08:28:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.811818
• Title: Images Speak Louder Than Scores: Failure Mode Escape for Enhancing Generative Quality
• Title（参考訳）: Image Speak Louder than Scores: 生成品質向上のための失敗モードエスケープ
• Authors: Jie Shao, Ke Zhu, Minghao Fu, Guo-hua Wang, Jianxin Wu,
• Abstract要約: 知覚品質を向上させるためのトレーニング不要かつ推論効率の高い手法であるFaMEを提案する。 ImageNetの実験では、FaMEはFIDを妥協することなく、視覚的品質を一貫した改善をもたらすことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.764493400323975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have achieved remarkable progress in class-to-image generation. However, we observe that despite impressive FID scores, state-of-the-art models often generate distorted or low-quality images, especially in certain classes. This gap arises because FID evaluates global distribution alignment, while ignoring the perceptual quality of individual samples. We further examine the role of CFG, a common technique used to enhance generation quality. While effective in improving metrics and suppressing outliers, CFG can introduce distribution shift and visual artifacts due to its misalignment with both training objectives and user expectations. In this work, we propose FaME, a training-free and inference-efficient method for improving perceptual quality. FaME uses an image quality assessment model to identify low-quality generations and stores their sampling trajectories. These failure modes are then used as negative guidance to steer future sampling away from poor-quality regions. Experiments on ImageNet demonstrate that FaME brings consistent improvements in visual quality without compromising FID. FaME also shows the potential to be extended to improve text-to-image generation.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルはクラス・ツー・イメージ生成において顕著な進歩を遂げた。 しかし、印象的なFIDスコアにもかかわらず、最先端のモデルは、特に特定のクラスにおいて、歪みや低品質の画像を生成することが多い。 このギャップは、FIDが個々のサンプルの知覚品質を無視しながら、グローバルな分布アライメントを評価するために生じる。 さらに、生成品質を高めるために使用される共通技術であるCFGの役割についても検討する。 CFGはメトリクスの改善とアウトリーチの抑制に有効だが、トレーニング目標とユーザ期待の両方に相違があるため、分散シフトと視覚的アーティファクトを導入することができる。 本研究では, 学習自由かつ推論効率のよい, 知覚品質向上手法であるFaMEを提案する。 FaMEは画像品質評価モデルを用いて、低品質世代を特定し、サンプリング軌跡を格納する。 これらの障害モードは、品質の悪い地域から将来のサンプリングを行うための負のガイダンスとして使用される。 ImageNetの実験では、FaMEはFIDを妥協することなく、視覚的品質を一貫した改善をもたらすことを示した。 FaMEはまた、テキスト・ツー・イメージ生成を改善するために拡張される可能性を示している。

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