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AccDiffusion v2: Towards More Accurate Higher-Resolution Diffusion Extrapolation

Created by
  • Haebom

저자

Zhihang Lin, Mingbao Lin, Wengyi Zhan, Rongrong Ji

개요

AccDiffusion v2는 사전 훈련된 해상도와 다른 추론 해상도에서 확산 모델이 심각한 객체 반복 및 국소 왜곡을 겪는 문제를 해결하기 위해 제안된 방법입니다. 기존 확산 모델의 패치 기반 고해상도 외삽에서 발생하는 객체 반복과 국소 왜곡 문제를 해결하기 위해, 패치별로 내용을 인식하는 프롬프트를 사용하고, ControlNet을 이용하여 국소 구조 정보를 추가하며, 윈도우 상호작용을 통한 희석된 샘플링으로 전역 의미 정보를 개선합니다. 훈련 없이 고해상도 이미지 생성 외삽에서 최첨단 성능을 달성합니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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패치 기반 고해상도 이미지 생성 외삽에서 객체 반복 및 국소 왜곡 문제를 효과적으로 해결하는 새로운 방법을 제시합니다.
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ControlNet과 희석된 샘플링을 활용하여 국소 구조 정보와 전역 의미 정보를 효과적으로 활용합니다.
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훈련 없이도 최첨단 성능을 달성하여 효율성을 높였습니다.
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공개된 코드를 통해 재현성을 확보합니다.
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한계점:
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본 논문에서 제시된 방법의 한계점은 명시적으로 언급되지 않았습니다. 추가적인 연구를 통해 다양한 조건과 데이터셋에서의 성능 평가 및 한계점 분석이 필요합니다.
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