BBDM:Brownブリッジ拡散モデルによる画像から画像への変換【JST・京大機械翻訳】

Li Bo; Xue Kaitao; Liu Bin; Lai Yu-Kun

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213944892972 整理番号：22P0350767

BBDM:Brownブリッジ拡散モデルによる画像から画像への変換【JST・京大機械翻訳】

BBDM: Image-to-image Translation with Brownian Bridge Diffusion Models

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発行年： 2022年05月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年03月23日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

画像対画像翻訳はコンピュータビジョンと画像処理において重要で挑戦的な問題である。拡散モデル(DM)は高品質画像合成に対して大きな可能性を示し,画像対画像翻訳のタスクに対して競合性能を獲得した。しかしながら,既存の拡散モデルの大部分は,条件付き生成過程として画像-画像変換を扱い,異なるドメイン間のギャップからひどく悩まされる。本論文では,Brownブリッジ拡散モデル(BBDM)に基づく新しい画像-画像変換法を提案し,確率的Brownブリッジプロセスとして画像-画像変換をモデル化し,条件付き生成プロセスよりむしろ双方向拡散過程を通して2つのドメイン間の変換を直接学習した。著者らの知る限り,画像対画像変換のためのBrownブリッジ拡散プロセスを提案する最初の研究である。種々のベンチマークに関する実験結果は,提案したBBDMモデルが視覚検査と測定可能な計量の両方を通して競合性能を達成することを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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