본 논문은 확산 모델 기반 이미지 초해상도 기법의 불안정성 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
확산 모델은 강력한 생성 능력을 가지고 있지만, 역과정에서 발생하는 무작위성으로 인해 초해상도 결과의 품질이 불안정하다는 문제가 있다.
이를 해결하기 위해 저자들은 확산 ODE의 최적 경계 조건을 분석하고, 이를 근사적으로 추정하는 방법을 제안한다.
최적 경계 조건은 입력 저해상도 이미지와 독립적이라는 것을 보이며, 이를 활용해 사전 학습된 확산 기반 초해상도 모델에 적용할 수 있다.
실험 결과, 제안 방법을 통해 생성된 초해상도 이미지의 품질이 기존 방법들에 비해 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 이는 추가 학습 없이 기존 모델의 성능을 높일 수 있음을 의미한다.
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by Yiyang Ma,Hu... at arxiv.org 04-02-2024
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