論文の概要: InfGen: A Resolution-Agnostic Paradigm for Scalable Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10441v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 17:48:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:08.189505
• Title: InfGen: A Resolution-Agnostic Paradigm for Scalable Image Synthesis
• Title（参考訳）: InfGen: スケーラブルな画像合成のための分解能に依存しないパラダイム
• Authors: Tao Han, Wanghan Xu, Junchao Gong, Xiaoyu Yue, Song Guo, Luping Zhou, Lei Bai,
• Abstract要約: 現在の拡散モデルでは、解像度で計算要求が2倍に増加し、4K画像生成が100秒以上遅れる。 本稿では, 任意の解像度画像を1ステップ生成器を用いて, コンパクトなラテントで復号する手法を提案する。 InfGenは、4K画像生成時間を10秒未満にカットしながら、任意の高解像度の時代に多くのモデルを改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.81849724354083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Arbitrary resolution image generation provides a consistent visual experience across devices, having extensive applications for producers and consumers. Current diffusion models increase computational demand quadratically with resolution, causing 4K image generation delays over 100 seconds. To solve this, we explore the second generation upon the latent diffusion models, where the fixed latent generated by diffusion models is regarded as the content representation and we propose to decode arbitrary resolution images with a compact generated latent using a one-step generator. Thus, we present the \textbf{InfGen}, replacing the VAE decoder with the new generator, for generating images at any resolution from a fixed-size latent without retraining the diffusion models, which simplifies the process, reducing computational complexity and can be applied to any model using the same latent space. Experiments show InfGen is capable of improving many models into the arbitrary high-resolution era while cutting 4K image generation time to under 10 seconds.
• Abstract（参考訳）: 任意解像度画像生成はデバイス間で一貫した視覚的体験を提供し、プロデューサとコンシューマーに広範な応用を提供する。 現在の拡散モデルでは、解像度で計算要求が2倍に増加し、4K画像生成が100秒以上遅れる。 そこで我々は,拡散モデルによって生成された固定潜像をコンテンツ表現とみなし,任意の解像度画像を1ステップ生成器を用いてコンパクトに生成した潜像で復号する手法を提案する。 そこで我々は,VAEデコーダを新しいジェネレータに置き換えた \textbf{InfGen} を提案する。このデコーダは,拡散モデルを再トレーニングすることなく,任意の解像度で画像を生成できる。 実験によると、InfGenは4K画像生成時間を10秒未満にカットしながら、多くのモデルを任意の高解像度時代へと改善することができる。

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