論文の概要: LumaGuide: Distribution Shaping for Training-Free HDR Generation in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.26237v1
• Date: Tue, 28 Jul 2026 20:17:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-30 21:06:25.465334
• Title: LumaGuide: Distribution Shaping for Training-Free HDR Generation in Diffusion Models
• Title（参考訳）: LumaGuide:拡散モデルにおける訓練不要HDR生成のための配電形
• Authors: Bowen Chen, Shreshth Saini, Balu Adsumilli, Alan C. Bovik,
• Abstract要約: LumaGuideは拡散モデルにおける分散整形のためのトレーニング不要のフレームワークである。 均一なPQ空間における輝度分布を制御することにより、HDR生成のためのこのフレームワークをインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.171353498067774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pretrained diffusion models generate realistic images but are constrained by the statistical biases of their training data, limiting their ability to produce high dynamic range (HDR) content. In this work, we introduce LumaGuide, a training-free framework for distribution shaping in diffusion models. Instead of modifying model parameters, LumaGuide steers the sampling process to match target feature distributions via differentiable energy-based guidance. We instantiate this framework for HDR generation by controlling luminance distributions in perceptually uniform PQ space. Our results show that aligning luminance histograms is sufficient to induce HDR-consistent behavior, including coherent highlights and preserved shadow detail, while maintaining semantic fidelity. Beyond HDR, LumaGuide enables flexible specification of target distributions through data-driven presets, reference images, or text-driven predictors, and extends naturally to video generation with temporal consistency constraints. More broadly, our work demonstrates that controllable generation can be achieved by directly shaping output distributions at sampling time, without retraining diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 事前制約された拡散モデルは、現実的なイメージを生成するが、トレーニングデータの統計的バイアスによって制約され、ハイダイナミックレンジ(HDR)コンテンツを生成する能力が制限される。 本研究では,拡散モデルにおける分布形成のための学習自由フレームワークであるLumaGuideを紹介する。 モデルパラメータを変更する代わりに、LumaGuideはサンプリングプロセスを使用して、異なるエネルギーベースのガイダンスを通じて、ターゲットの特徴分布にマッチする。 知覚的に均一なPQ空間における輝度分布を制御することにより、HDR生成のためのこのフレームワークをインスタンス化する。 以上の結果から,輝度ヒストグラムの配向は,連続したハイライトや保存された影の細部を含むHDR一貫性の振舞いを誘発するのに十分であることが示された。 HDR以外にも、LumaGuideはデータ駆動のプリセット、参照画像、テキスト駆動の予測子を通じて、ターゲットディストリビューションの柔軟な仕様定義を可能にし、時間的一貫性の制約のあるビデオ生成に自然に拡張する。 より広範に、本研究は、拡散モデルを再学習することなく、サンプリング時に直接出力分布を形作ることにより、制御可能な生成を実現することができることを示した。

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