FouriScale: A Frequency Perspective on Training-Free High-Resolution Image Synthesis

核心概念

Innovative training-free approach FouriScale enhances high-resolution image generation by addressing structural and scale consistency through frequency domain analysis.

要約

Introduction:

• Discusses challenges in generating high-resolution images from pre-trained diffusion models.
• Introduces FouriScale as a training-free approach based on frequency domain analysis.

Structural Consistency via Dilated Convolution:

• Replaces original convolutional layers with dilation technique for structural consistency.
• Focuses on frequency perspective to address pattern repetition issues.

Scale Consistency via Low-pass Filtering:

• Introduces low-pass filtering to maintain scale consistency across resolutions.
• Prevents aliasing effects and distortion in images.

Adaption to Arbitrary-size Generation:

• Implements padding-then-cropping strategy for flexible text-to-image generation of different sizes and aspect ratios.

FouriScale Guidance:

• Enhances image quality by incorporating correct structural information through guidance.

Detailed Designs:

• Annealing approach for dilation and filtering to balance structure and detail enhancement.
• Settings tailored for Stable Diffusion XL (SDXL) model.

統計

"Our method achieves better results because of eliminating the issue of repetitive patterns."
"The application of the low-pass filter results in a closer alignment of the frequency distribution between high and low resolutions."

引用

"Our method successfully balances the structural integrity and fidelity of generated images."
"Low-pass filtering is crucial for maintaining scale consistency across resolutions."

抽出されたキーインサイト

FouriScale

by Linjiang Hua... 場所 arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12963.pdf

深掘り質問

質問1

FouriScaleを超高解像度画像合成に適応する方法は何ですか？
回答1：
FouriScaleは、超高解像度画像合成に適応するためにいくつかの方法で拡張できます。まず第一に、現在の実装では最大16倍のピクセル数までしか対応していないため、より高い解像度（例えば4096×4096ピクセル）への拡張が必要です。これを実現するためには、畳み込み層や低域通過フィルタリング操作などの手法をさらに最適化し、より複雑な構造と詳細を保持しながらも計算効率を維持することが重要です。また、モデル全体のアーキテクチャや学習プロセスを調整して、より大規模かつ複雑な画像生成タスクに対応できるよう改良することも考えられます。

質問2

畳み込み層内部だけに焦点を当てることの限界は何ですか？
回答2：
畳み込み層内部だけに焦点を当てることの主な限界は、トランスフォーマー型拡散モデルなど他のアーキテクチャ全体的な影響や相互作用を無視してしまう可能性がある点です。特定領域内で行われる操作や変更がシステム全体に与える影響や相互関係が見逃されるおそれがあります。そのため、単一レイヤーや処理段階だけではなく、システム全体や複数レイヤー間の連携も考慮した設計や最適化が求められます。

質問3

Fouriscaleは他の手法と比較して計算効率面でどうですか？
回答3：
Fouriscaleは他の手法と比較して非常に優れた計算効率性能を示します。具体的に言えば、「ScaleCrafter」よりも生成速度が向上しました。「Attn-Entro」と比較しても同等以上またはそれ以上でもありました。「Fouriscale」自身及びガイダンス付きバージョン両方でもこの優位性が確認されました。この結果から、「Fouriscale」は高品質な画像生成能力だけでなく，迅速かつ効率的 生成プロセス を提供します。