論文の概要: Texture Vector-Quantization and Reconstruction Aware Prediction for Generative Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23774v2
• Date: Tue, 30 Sep 2025 07:32:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 12:20:10.401121
• Title: Texture Vector-Quantization and Reconstruction Aware Prediction for Generative Super-Resolution
• Title（参考訳）: 超解法生成のためのテクスチャベクトル量子化と再構成アウェア予測
• Authors: Qifan Li, Jiale Zou, Jinhua Zhang, Wei Long, Xingyu Zhou, Shuhang Gu,
• Abstract要約: テクスチャベクトル量子化とリコンストラクションアウェア予測戦略を提案する。 提案した生成SRモデル (TVQ&RAP) は,少ない計算コストで実写SR結果を提供できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.77210725203574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vector-quantized based models have recently demonstrated strong potential for visual prior modeling. However, existing VQ-based methods simply encode visual features with nearest codebook items and train index predictor with code-level supervision. Due to the richness of visual signal, VQ encoding often leads to large quantization error. Furthermore, training predictor with code-level supervision can not take the final reconstruction errors into consideration, result in sub-optimal prior modeling accuracy. In this paper we address the above two issues and propose a Texture Vector-Quantization and a Reconstruction Aware Prediction strategy. The texture vector-quantization strategy leverages the task character of super-resolution and only introduce codebook to model the prior of missing textures. While the reconstruction aware prediction strategy makes use of the straight-through estimator to directly train index predictor with image-level supervision. Our proposed generative SR model (TVQ&RAP) is able to deliver photo-realistic SR results with small computational cost.
• Abstract（参考訳）: ベクトル量子化されたモデルは最近、視覚的事前モデリングの強力な可能性を示している。 しかし、既存のVQベースの手法は、最も近いコードブックアイテムで視覚的特徴をエンコードし、コードレベルの監督を伴うインデックス予測器を訓練する。 視覚信号の豊かさのため、VQ符号化はしばしば大きな量子化誤差をもたらす。 さらに、コードレベルの監視によるトレーニング予測器は、最終的な再構築誤差を考慮に入れず、その結果、準最適事前モデリング精度が向上する。 本稿では,上記の2つの課題に対処し,テクスチャベクトル量子化と再構成アウェア予測戦略を提案する。 テクスチャベクトル量子化戦略は、超解像のタスク特性を活用し、不足したテクスチャをモデル化するためのコードブックのみを導入する。 再構成対応予測戦略では、ストレートスルー推定器を用いて、画像レベルの監督によるインデックス予測を直接訓練する。 提案した生成SRモデル (TVQ&RAP) は,少ない計算コストで実写SR結果を提供できる。

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