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Generalized Denoising Diffusion Codebook Models (gDDCM): Tokenizing images using a pre-trained diffusion model

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저자

Fei Kong

개요

본 논문은 기존의 Denoising Diffusion Codebook Models (DDCM)을 확장하여, DDPM에만 국한되었던 한계를 넘어 Score-Based Models, Consistency Models, Rectified Flow 등 다양한 확산 모델에 적용 가능한 Generalized Denoising Diffusion Compression Model (gDDCM)을 제안합니다. 제안된 gDDCM은 CIFAR-10 및 LSUN Bedroom 데이터셋에서 실험을 통해 기존 DDCM보다 향상된 성능을 보였습니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
DDCM의 범용성을 확장하여 다양한 확산 모델에 적용 가능하게 함.
◦
CIFAR-10 및 LSUN Bedroom 데이터셋에서 성능 향상을 입증.
•
한계점:
◦
구체적인 성능 지표 (압축률, PSNR 등)가 명시되지 않음.
◦
확장된 모델들의 구체적인 구현 방식 및 세부 설정에 대한 정보 부족.
◦
실제 이미지 압축에서의 활용 가능성에 대한 추가적인 연구 필요.
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