論文の概要: Iterative Inference-time Scaling with Adaptive Frequency Steering for Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23532v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 15:09:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.555556
• Title: Iterative Inference-time Scaling with Adaptive Frequency Steering for Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: 適応周波数ステアリングを用いた画像超解像の反復推論時間スケーリング
• Authors: Hexin Zhang, Dong Li, Jie Huang, Bingzhou Wang, Xueyang Fu, Zhengjun Zha,
• Abstract要約: 適応周波数ステアリング(IAFS)を用いた反復拡散推論時間スケーリングを提案する。 IAFSは、構造的偏差の反復的補正によって生成した画像を徐々に精細化することで、知覚品質と構造的忠実性のバランスをとるという課題に対処する。 実験の結果、IAFSは知覚と忠実性の対立を効果的に解決し、知覚の細部と構造的精度を一貫して改善し、既存の推論時間スケーリング手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.3690742776891
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have become a leading paradigm for image super-resolution (SR), but existing methods struggle to guarantee both the high-frequency perceptual quality and the low-frequency structural fidelity of generated images. Although inference-time scaling can theoretically improve this trade-off by allocating more computation, existing strategies remain suboptimal: reward-driven particle optimization often causes perceptual over-smoothing, while optimal-path search tends to lose structural consistency. To overcome these difficulties, we propose Iterative Diffusion Inference-Time Scaling with Adaptive Frequency Steering (IAFS), a training-free framework that jointly leverages iterative refinement and frequency-aware particle fusion. IAFS addresses the challenge of balancing perceptual quality and structural fidelity by progressively refining the generated image through iterative correction of structural deviations. Simultaneously, it ensures effective frequency fusion by adaptively integrating high-frequency perceptual cues with low-frequency structural information, allowing for a more accurate and balanced reconstruction across different image details. Extensive experiments across multiple diffusion-based SR models show that IAFS effectively resolves the perception-fidelity conflict, yielding consistently improved perceptual detail and structural accuracy, and outperforming existing inference-time scaling methods.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像超解像(SR)の主要なパラダイムとなっているが、既存の手法では、高周波数知覚品質と低周波数構造忠実度の両方を保証するのに苦労している。 推論時間のスケーリングは、より多くの計算を割り当てることで、理論的にはこのトレードオフを改善することができるが、既存の戦略は依然として最適ではない。 適応周波数ステアリングを用いた反復拡散時間スケーリング(IAFS)を提案する。 IAFSは、構造的偏差の反復的補正によって生成した画像を徐々に精細化することで、知覚品質と構造的忠実性のバランスをとるという課題に対処する。 同時に、高周波知覚的手がかりを低周波構造情報と適応的に統合することにより、より正確でバランスのとれた画像詳細の再構成を可能にする。 複数の拡散型SRモデルに対する広範囲な実験により、IAFSは知覚と忠実性の対立を効果的に解決し、知覚の細部と構造的精度を一貫して改善し、既存の推論時間スケーリング手法よりも優れていることが示された。

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