Omegance: Un singolo parametro per varie granularità nella sintesi basata sulla diffusione

Omegance: A Single Parameter for Various Granularities in Diffusion-Based Synthesis

November 26, 2024
Autori: Xinyu Hou, Zongsheng Yue, Xiaoming Li, Chen Change Loy
cs.AI

Abstract

In questo lavoro, introduciamo un singolo parametro omega, per controllare efficacemente la granularità nella sintesi basata sulla diffusione. Questo parametro è incorporato durante le fasi di denoising del processo inverso del modello di diffusione. Il nostro approccio non richiede il ritraining del modello, modifiche architetturali o overhead computazionale aggiuntivo durante l'inferenza, consentendo comunque un controllo preciso sul livello di dettaglio nelle uscite generate. Inoltre, maschere spaziali o programmi di denoising con valori omega variabili possono essere applicati per ottenere un controllo della granularità specifico per regioni o specifico per timestep. La conoscenza pregressa della composizione dell'immagine da segnali di controllo o immagini di riferimento facilita ulteriormente la creazione di maschere omega precise per il controllo della granularità su oggetti specifici. Per evidenziare il ruolo del parametro nel controllo delle sottili variazioni dei dettagli, la tecnica è denominata Omegance, combinando "omega" e "nuance". Il nostro metodo dimostra prestazioni impressionanti in vari compiti di sintesi di immagini e video ed è adattabile a modelli di diffusione avanzati. Il codice è disponibile su https://github.com/itsmag11/Omegance.
English
In this work, we introduce a single parameter omega, to effectively control granularity in diffusion-based synthesis. This parameter is incorporated during the denoising steps of the diffusion model's reverse process. Our approach does not require model retraining, architectural modifications, or additional computational overhead during inference, yet enables precise control over the level of details in the generated outputs. Moreover, spatial masks or denoising schedules with varying omega values can be applied to achieve region-specific or timestep-specific granularity control. Prior knowledge of image composition from control signals or reference images further facilitates the creation of precise omega masks for granularity control on specific objects. To highlight the parameter's role in controlling subtle detail variations, the technique is named Omegance, combining "omega" and "nuance". Our method demonstrates impressive performance across various image and video synthesis tasks and is adaptable to advanced diffusion models. The code is available at https://github.com/itsmag11/Omegance.

Summary

AI-Generated Summary

Panoramica dell'Articolo

  • L'articolo introduce Omegance, una tecnica che consente il controllo della granularità nei modelli di diffusione per la generazione di immagini e video.
  • Omegance incorpora un parametro ω per regolare la granularità durante il processo di denoising senza richiedere modifiche architetturali o ritraining del modello.
  • La tecnica offre un controllo preciso sui dettagli generati, permettendo l'applicazione di maschere spaziali e programmi di denoising con valori ω variabili.

Contributo Principale

  • Introduzione del parametro ω per il controllo della granularità nella sintesi basata sulla diffusione.
  • Implementazione di Omegance per regolare dettagli sottili nei risultati generati senza impattare la qualità di base del modello.
  • Disponibilità del codice su GitHub per facilitare l'adozione e l'implementazione della tecnica.

Contesto della Ricerca

  • Omegance si posiziona come un'innovazione nel controllo della granularità nei modelli di diffusione, offrendo un approccio flessibile e agnostico rispetto all'architettura.
  • La tecnica si adatta a diversi modelli generativi e applicazioni, ampliando le possibilità di generazione controllata di contenuti visivi.

Parole Chiave

  • Omegance
  • Granularità
  • Modelli di Diffusione
  • Sintesi di Immagini e Video
  • Controllo dei Dettagli

Contesto

  • L'articolo affronta la sfida del controllo della granularità nei modelli di diffusione per migliorare la qualità e la personalizzazione dei risultati generati.
  • La ricerca si concentra sulla necessità di regolare in modo dettagliato i dettagli delle immagini e dei video sintetizzati senza compromettere l'efficienza computazionale.

Gap nella Ricerca

  • Mancanza di approcci efficaci per il controllo dettagliato della granularità nei modelli di diffusione senza impattare negativamente sulle prestazioni.
  • Limitate soluzioni per regolare in modo specifico i dettagli sottili nei risultati generati senza richiedere complessi adattamenti architetturali.

Sfide Tecniche

  • Regolare la granularità senza aumentare il carico computazionale durante l'inferenza.
  • Mantenere la qualità dei risultati generati mentre si controllano i dettagli in modo specifico.

Approcci Precedenti

  • Limitazioni nei metodi esistenti per il controllo della granularità nei modelli di diffusione.
  • Necessità di soluzioni più flessibili e precise per regolare i dettagli nelle immagini e nei video sintetizzati.

Metodologia

  • Omegance si basa sull'introduzione del parametro ω durante i passaggi di denoising del modello di diffusione per regolare la granularità.
  • La tecnica non richiede modifiche architetturali o ritraining del modello, offrendo un controllo dettagliato sui risultati generati.
  • Implementazione di Omegance su diversi modelli generativi per valutarne l'efficacia nel controllo della granularità.

Fondamenti Teorici

  • Utilizzo del parametro ω per regolare la granularità durante il denoising nel processo di diffusione inversa.
  • Omegance si basa su concetti di controllo dettagliato dei dettagli sottili nelle immagini e nei video generati.

Architettura Tecnica

  • Omegance non richiede modifiche architetturali aggiuntive, integrandosi senza overhead computazionale durante l'inferenza.
  • Implementazione di Omegance attraverso l'omega mask e l'omega schedule per controllare la granularità spaziale e temporale.

Dettagli di Implementazione

  • Utilizzo di maschere spaziali e programmi di denoising con valori ω variabili per regolare la granularità in modo specifico.
  • Omegance offre un controllo globale, spaziale e temporale della granularità nei risultati di generazione.

Punti di Innovazione

  • Omegance consente un controllo flessibile e preciso della granularità senza limitazioni legate all'architettura di rete o al scheduler di denoising.
  • La tecnica offre un approccio semplice, flessibile e agnostico per regolare il livello di dettaglio nei modelli di diffusione.

Validazione Sperimentale

  • Omegance è stato testato su vari modelli generativi e applicazioni per valutarne l'efficacia nel controllo della granularità e nella preservazione della qualità.
  • Utilizzo di metriche qualitative e quantitative per valutare i risultati generati con Omegance.

Configurazione

  • Utilizzo di diverse configurazioni e dataset per valutare l'efficacia di Omegance nel controllo della granularità.
  • Regolazione dei parametri ω in base alle specifiche esigenze di generazione di immagini e video.

Metriche

  • Utilizzo di una metrica SNR modificata basata sull'equazione di denoising DDIM per valutare la qualità dei risultati generati con Omegance.
  • Valutazione della qualità visiva e della fedeltà rispetto all'originale.

Risultati

  • Omegance ha dimostrato prestazioni impressionanti su diverse attività di sintesi di immagini e video, mantenendo la qualità dei risultati generati.
  • Controllo efficace della granularità senza compromettere la fedeltà e la coerenza delle immagini e dei video sintetizzati.

Analisi Comparativa

  • Confronto dettagliato con baselines per evidenziare le superiori capacità di controllo della granularità offerte da Omegance.
  • Dimostrazione dell'efficacia della tecnica nel migliorare la personalizzazione e la qualità dei risultati generati.

Impatto e Implicazioni

  • Omegance offre un approccio innovativo per controllare la granularità nei modelli di diffusione, ampliando le possibilità di generazione controllata di contenuti visivi.
  • Limitazioni legate alla non intrinseca miglioramento della qualità di base del modello, ma significativa capacità di correggere artefatti e migliorare il realismo nei risultati generati.

Principali Risultati

  • Omegance consente un controllo dettagliato e flessibile sulla generazione di contenuti visivi senza compromettere la qualità di base del modello.
  • La tecnica offre un'alternativa più semplice e agnostica per regolare il livello di dettaglio nei modelli di diffusione, con potenziali applicazioni pratiche significative.

Limitazioni

  • Omegance non migliora intrinsecamente la qualità di base del modello, ma si focalizza sul controllo dettagliato della granularità nei risultati generati.
  • Possibili sfide nell'applicazione su modelli particolarmente complessi o in contesti di generazione di contenuti molto specifici.

Futuri Sviluppi

  • Possibilità di estendere Omegance per integrare ulteriori parametri di controllo o meccanismi di regolazione per migliorare ulteriormente la personalizzazione dei risultati generati.
  • Esplorare l'applicazione di Omegance in contesti di generazione di contenuti multimediali complessi per valutarne la versatilità e l'efficacia.

Significato Pratico

  • Omegance offre un'opportunità concreta per migliorare la generazione controllata di contenuti visivi, con potenziali impatti positivi in settori come la grafica computerizzata, la produzione di contenuti digitali e la sintesi di media.

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