論文の概要: IS-Diff: Improving Diffusion-Based Inpainting with Better Initial Seed

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11638v1
• Date: Mon, 15 Sep 2025 07:16:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.180603
• Title: IS-Diff: Improving Diffusion-Based Inpainting with Better Initial Seed
• Title（参考訳）: IS-Diff: 初期種子の改良による拡散性塗布の改善
• Authors: Yongzhe Lyu, Yu Wu, Yutian Lin, Bo Du,
• Abstract要約: Initial Seed refined Diffusion Model (IS-Diff) は、分散種子を組み込んだ完全に訓練なしの手法である。 我々は,CelebA-HQ,ImageNet,Places2データセットを用いて,標準的なタスクと大規模タスクの両方において,本手法の有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.60130168747451
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have shown promising results in free-form inpainting. Recent studies based on refined diffusion samplers or novel architectural designs led to realistic results and high data consistency. However, random initialization seed (noise) adopted in vanilla diffusion process may introduce mismatched semantic information in masked regions, leading to biased inpainting results, e.g., low consistency and low coherence with the other unmasked area. To address this issue, we propose the Initial Seed refined Diffusion Model (IS-Diff), a completely training-free approach incorporating distributional harmonious seeds to produce harmonious results. Specifically, IS-Diff employs initial seeds sampled from unmasked areas to imitate the masked data distribution, thereby setting a promising direction for the diffusion procedure. Moreover, a dynamic selective refinement mechanism is proposed to detect severe unharmonious inpaintings in intermediate latent and adjust the strength of our initialization prior dynamically. We validate our method on both standard and large-mask inpainting tasks using the CelebA-HQ, ImageNet, and Places2 datasets, demonstrating its effectiveness across all metrics compared to state-of-the-art inpainting methods.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、自由形式の塗装において有望な結果を示している。 近年の拡散サンプリングや新しい建築設計に基づく研究は、現実的な結果と高いデータの整合性をもたらした。 しかしながら、バニラ拡散過程においてランダム初期化シード(ノイズ)は、マスクされた領域でミスマッチしたセマンティック情報を導入し、例えば、低い一貫性と他の未成熟領域とのコヒーレンスを低下させる。 この問題に対処するために,分布型調和種子を組み込んだ完全学習自由な手法である初期種子改良拡散モデル(IS-Diff)を提案する。 具体的には、IS-Diffはマスクされたデータ分布を模倣するために、未加工領域から採取した初期種子を用いて、拡散手順の有望な方向を設定する。 さらに, 動的選択的改質機構を提案し, 初期化の強度を動的に調整する。 我々は,CelebA-HQ,ImageNet,Places2の2つのデータセットを用いて,標準的なインペイントタスクと大規模インペイントタスクについて検証を行い,その効果を最先端インペイント手法と比較した。

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