Cascaded Diffusion Models for High Fidelity Image Generation

管道(软件) 计算机科学 忠诚 人工智能 水准点(测量) 高保真 扩散 分辨率(逻辑) 样品(材料) 图像(数学) 图像质量 算法 模式识别(心理学) 计算机视觉 工程类 物理 地理 程序设计语言 电气工程 热力学 电信 大地测量学
作者
Jonathan Ho,Chitwan Saharia,William Chan,David J. Fleet,Mohammad Norouzi,Tim Salimans
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:341
标识
DOI:10.48550/arxiv.2106.15282
摘要

We show that cascaded diffusion models are capable of generating high fidelity images on the class-conditional ImageNet generation benchmark, without any assistance from auxiliary image classifiers to boost sample quality. A cascaded diffusion model comprises a pipeline of multiple diffusion models that generate images of increasing resolution, beginning with a standard diffusion model at the lowest resolution, followed by one or more super-resolution diffusion models that successively upsample the image and add higher resolution details. We find that the sample quality of a cascading pipeline relies crucially on conditioning augmentation, our proposed method of data augmentation of the lower resolution conditioning inputs to the super-resolution models. Our experiments show that conditioning augmentation prevents compounding error during sampling in a cascaded model, helping us to train cascading pipelines achieving FID scores of 1.48 at 64x64, 3.52 at 128x128 and 4.88 at 256x256 resolutions, outperforming BigGAN-deep, and classification accuracy scores of 63.02% (top-1) and 84.06% (top-5) at 256x256, outperforming VQ-VAE-2.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
Wri发布了新的文献求助10
1秒前
RickySong完成签到,获得积分10
2秒前
flytime1115完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
3秒前
苏大强完成签到,获得积分10
4秒前
MIN发布了新的文献求助10
4秒前
358489228完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
RickySong发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
周城发布了新的文献求助20
7秒前
科研通AI5应助奇迹采纳,获得30
7秒前
柳雅青完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
成就老太完成签到 ,获得积分10
10秒前
小郭小郭福气多多完成签到,获得积分10
10秒前
111发布了新的文献求助10
11秒前
lllll完成签到,获得积分10
11秒前
zzzzz完成签到,获得积分10
11秒前
Huanyu_Ren关注了科研通微信公众号
11秒前
13秒前
13秒前
13秒前
一直以来发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
14秒前
Peter发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
15秒前
15秒前
马鑫彤发布了新的文献求助10
16秒前
小白完成签到,获得积分10
18秒前
ikun发布了新的文献求助10
18秒前
momo完成签到 ,获得积分10
19秒前
xi完成签到 ,获得积分10
19秒前
明明就发布了新的文献求助10
19秒前
111完成签到 ,获得积分20
20秒前
高分求助中
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Neuromuscular and Electrodiagnostic Medicine Board Review 1000
Statistical Methods for the Social Sciences, Global Edition, 6th edition 600
こんなに痛いのにどうして「なんでもない」と医者にいわれてしまうのでしょうか 510
The Insulin Resistance Epidemic: Uncovering the Root Cause of Chronic Disease  500
Walter Gilbert: Selected Works 500
An Annotated Checklist of Dinosaur Species by Continent 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3662667
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3223466
关于积分的说明 9751694
捐赠科研通 2933372
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1606058
邀请新用户注册赠送积分活动 758266
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 734754