核心概念
現有的全景圖像生成方法在生成高解析度圖像時,常因缺乏全局圖像佈局的引導,導致空間佈局不一致。本論文提出了一種名為多尺度擴散(MSD)的模組,透過在多個解析度級別上擴展現有的全景圖像生成框架,並利用梯度下降技術,將低解析度圖像的結構信息有效地融入到高解析度輸出中,從而生成更連貫、更逼真的高解析度全景圖像。
摘要
擴散模型近年來在圖像合成領域,特別是在生成多樣化和高質量內容方面備受讚譽。這些模型不僅擅長創建固定大小的圖像,而且在生成全景圖像方面也表現出色。然而,現有方法在生成高解析度全景圖時,由於缺乏對全局圖像佈局的引導,往往難以保持空間佈局的一致性。
在本文中,我們介紹了多尺度擴散(MSD)框架,這是一個可插拔的模組,它將現有的全景圖像生成框架擴展到多個解析度級別。通過利用梯度下降技術,我們的方法有效地將低解析度圖像的結構信息融入到高解析度輸出中。我們對所提出的方法進行了全面的評估,並與先前的工作在定性和定量方面進行了比較。評估結果表明,我們的方法在生成連貫的高解析度全景圖方面明顯優於其他方法。
主要內容
引言:擴散模型在圖像合成領域展現出強大的生成能力,特別是在生成高質量圖像方面表現出色。全景圖像生成技術可以生成具有可變長寬比的圖像,提供更廣闊的視野,增強視覺完整性和沉浸感。然而,該領域面臨著一些挑戰,特別是訓練數據的有限性阻礙了擴散模型直接生成全景圖像的能力。為了解決這一挑戰,現有方法將多個擴散模型生成的圖像拼接在一起,但這些方法在生成高解析度全景圖時存在局限性,缺乏全局佈局的引導會導致空間佈局混亂,影響最終圖像的整體質量。
相關工作:
擴散模型:介紹了擴散模型的發展歷程,從 DDPM 到 DDIM,再到 LDM,以及它們在圖像生成領域的應用。
全景圖像生成:回顧了現有的全景圖像生成方法,包括圖像外推法和多擴散路徑融合法,並指出了它們在生成高解析度全景圖時的局限性。
方法:
潛在擴散模型:介紹了預先訓練的擴散模型,該模型在潛在空間中運行,並通過迭代去噪生成圖像。
多擴散:介紹了多擴散框架,該框架通過採用多窗口聯合擴散技術擴展了 LDM。
多尺度擴散:針對現有方法在生成高解析度全景圖時空間佈局不一致的問題,提出了一種多尺度擴散模型。該模型通過在多個解析度級別上擴展多擴散方法,平衡了在低解析度下創建語義連貫結構和在高解析度下捕獲複雜細節,從而提高了整體圖像質量。
實驗:
實驗設置:介紹了實驗中使用的基準模型、數據集和評估指標。
比較:通過定性和定量比較,證明了 MSD 方法在生成高解析度全景圖像方面的優越性。
消融研究:探討了梯度權重和優化時間步長對 MSD 模型性能的影響。
結論:多尺度擴散模組是一個通用的、可集成的組件,它增強了圖像生成模型生成高解析度全景圖像的能力。通過在多個解析度級別上運行,它利用來自低解析度圖像的信息,通過梯度下降來細化高解析度輸出。這個過程產生了在結構上連貫且細節豐富的全景圖。
總結
本文提出了一種新的多尺度擴散(MSD)模組,用於生成高解析度全景圖像。MSD 模組通過在多個解析度級別上擴展現有的全景圖像生成框架,並利用梯度下降技術,將低解析度圖像的結構信息有效地融入到高解析度輸出中。實驗結果表明,MSD 方法在生成連貫、逼真的高解析度全景圖像方面優於現有方法。
統計資料
圖像分辨率:1024 × 4096(潛在空間中為 128 × 512)。
窗口步長:32。
分割窗口數量:52 個(45 個高解析度窗口和 7 個低解析度窗口)。
梯度權重 (ω):10。
縮放餘弦衰減因子:1 + cos((T-t)/T * π)/2。
梯度下降終止時間步長 (τ):7/10T。