論文の概要: FrequencyBooster: Full-Frequency Modeling for High-Fidelity Pixel Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17759v1
- Date: Mon, 18 May 2026 02:25:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.595623
- Title: FrequencyBooster: Full-Frequency Modeling for High-Fidelity Pixel Diffusion
- Title（参考訳）: 周波数Booster:高忠実度画素拡散のためのフル周波数モデリング
- Abstract要約: FrequencyBoosterは、フル周波数モデリング機能を備えたピクセル拡散を、禁忌のオーバーヘッドなしに促進するように設計された、新しいフレームワークである。
我々のモデルは320エポックで256倍256$の解像度で textbf1.60 の最先端 FID を実現する。
FrequencyBoosterは512倍の512ドルの解像度で、textbf1.69のFIDを獲得し、既存のピクセル空間と潜在空間の生成モデルを大幅に上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.557373713923306
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: To circumvent the inherent fidelity bottlenecks and optimization misalignment of VAE-based latent diffusion, pixel-space diffusion models have emerged as a compelling end-to-end paradigm. However, existing pixel diffusion models often struggle to balance computational efficiency with the preservation of high-frequency details. They frequently resort to patch-based compression or restricted local decoding, leading to a "spectral compromise" where high-frequency and fine-grained pixel information are suppressed. To address these challenges, we propose \textbf{FrequencyBooster}, a novel framework designed to empower pixel diffusion with full-frequency modeling capabilities without prohibitive overhead. The core of our method is a high-capacity decoder that specializes in extracting exhaustive high-frequency details and low-frequency semantics, the latter of which is derived from a Diffusion Transformer (DiT) backbone. Unlike prior works that sacrifice global context for local refinement, FrequencyBooster leverages high-dimensional feature representations to maintain global structural integrity while achieving superior pixel-level precision. Extensive experiments on ImageNet demonstrate the effectiveness of our approach: our model achieves a state-of-the-art FID of \textbf{1.60} at $256 \times 256$ resolution within only 320 epochs. Furthermore, at $512 \times 512$ resolution, FrequencyBooster attains an FID of \textbf{1.69}, significantly outperforming existing pixel-space and latent-space generative models.
- Abstract（参考訳）: VAEをベースとした遅延拡散の固有忠実度ボトルネックと最適化ミスアライメントを回避するため、ピクセル空間拡散モデルは魅力的なエンドツーエンドパラダイムとして現れている。
しかし、既存のピクセル拡散モデルは、しばしば計算効率と高周波の詳細の保存のバランスをとるのに苦労する。
彼らはしばしばパッチベースの圧縮や制限された局所デコードに頼り、高周波できめ細かいピクセル情報を抑圧する「スペクトル妥協」へと繋がる。
これらの課題に対処するために,フル周波数モデリング機能による画素拡散を,オーバーヘッドを抑えることなく促進する新しいフレームワークである‘textbf{FrequencyBooster} を提案する。
本手法のコアは,Diffusion Transformer (DiT) のバックボーンから全周波数の細部と低周波数のセマンティクスを抽出する高容量デコーダである。
局所的な洗練のためにグローバルなコンテキストを犠牲にする以前の作品とは異なり、FlequencyBoosterは高次元の特徴表現を活用してグローバルな構造的整合性を維持しつつ、優れたピクセルレベルの精度を実現している。
われわれのモデルは320時間以内の256$解像度で256 \times 256$でtextbf{1.60}の最先端のFIDを達成している。
さらに、512 \times 512$ の解像度で、 FrequencyBooster は \textbf{1.69} の FID を獲得し、既存のピクセル空間と潜在空間の生成モデルを大幅に上回っている。
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