StereoDiffusion: Training-Free Stereo Image Generation Using Latent Diffusion Models

Conceptos Básicos

End-to-end method for generating high-quality stereo image pairs without training, fine-tuning, or post-processing.

Resumen

STEREODIFFUSION introduces a novel method called StereoDiffusion for generating stereo image pairs using latent diffusion models. Unlike traditional methods, this approach is training-free and seamlessly integrates into the Stable Diffusion model. By modifying the latent variable, it enables fast generation of stereo images with high quality. The method ensures consistency between left and right images through various techniques like Symmetric Pixel Shift Masking Denoise and Self-Attention Layers Modification. This innovative approach achieves state-of-the-art scores in quantitative evaluations on various datasets.

Estadísticas

"The reference scores for the Middlebury dataset are: PSNR = 27.967, SSIM = 0.847, LPIPS = 0.046."
"On the KITTI dataset, SSIM is 63.1% of the reference score of 0.762."
"Our method offers the capability to quickly generate high-quality stereo image pairs in a lightweight manner."

Citas

"Our proposed method modifies the latent variable to provide an end-to-end, lightweight capability for fast generation of stereo image pairs."
"Our approach maintains a high standard of image quality throughout the stereo generation process."

Ideas clave extraídas de

StereoDiffusion

by Lezhong Wang... a las arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04965.pdf

Consultas más profundas

How can inaccuracies in depth estimation models impact the quality of generated stereo images

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