Computer Vision111 [2025-1] 전연주 - Latent Consistency Models : Synthesizing High-Resolution ImagesWith Few-Step Inference 논문 링크: 2310.04378 참고 유튜브 링크: [Open DMQA Seminar] Accelerating Diffusion Models - Consistency Models and Hybrid Approach - YouTube 참고 논문 리뷰 블로그 링크: Latent Consistency Models : Synthesizing High-Resolution ImagesWith Few-Step Inference 논문 리뷰 :: LOEWEN Latent Consistency Models : Synthesizing High-Resolution ImagesWith Few-Step Inference 논문 리뷰0. 요약문제의식이 논문은 고해상도 이미지 생성을 위한 Latent Diffusion Models의 .. 2025. 1. 25. [2025-1] 임수연 - Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative AdversarialNetwork https://arxiv.org/pdf/1609.048021. Introduction이번 포스팅에서는 단일 이미지 초해상도(Single Image Super-Resolution, SISR)를 위한 SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network) 논문을 살펴보겠습니다. SR은 저해상도(LR) 이미지를 고해상도(HR) 이미지로 복원하는 기술입니다.기존의 초해상도 모델들은 MSE 기반 손실 함수를 최적화하여 해상도를 높이지만 SRGAN에서는 GAN을 적용하여 texture detail을 향상하는 방법을 제안합니다.SRGAN의 핵심 모델로 SRGAN-VGG54가 사용되었으며 이는 VGG19의 5번째 컨볼루션 층의 4번째 활성화 출력을 기반으로 한 Percept.. 2025. 1. 25. [2025-1] 김경훈 - LATENT CONSISTENCY MODELS:SYNTHESIZING HIGH-RESOLUTION IMAGESWITH FEW-STEP INFERENCE 원본 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2310.04378 블로그 작성일 : 2025.01.25(토) LCM(컨시스턴시 모델)은 생성 속도를 높이고자 하는 목적에서 출발한 모델로, 고해상도 이미지를 더 빠르게 생성하고자 하는 노력이 돋보입니다. 기존의 디퓨전 모델은 단계를 여러 번 거쳐 이미지를 생성하는데, LCM은 이러한 단계를 축소하여 빠르게 고품질 이미지를 얻고자 합니다.LCM은 역 디퓨전과정에서 수식을 통해 특정 부분을 대체함으로써 이미지 생성 속도를 향상시킵니다. 이는 기존의 미분 방정식을 푸는 과정을 더 효율적으로 처리함으로써 가능해졌습니다. 특히, probability flow 기반의 미분 방정식을 대체하여 학습을 가속화하고 높은 품질의 이미지를 빠르게 생성할 수 있.. 2025. 1. 25. [2025-1] 조환희 - SRCNN, ESRGAN 1. SRCNN (Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks)Introduction컴퓨터 비전 분야에서, 하나의(single) 저해상도(low-resoultion) 이미지에서 고해상도(high-resoultion) 이미지로 복원하는 것은 전통적인 문제였습니다. 특히, 저해상도에서 고해상도로 바꾸는 것은 정답이 없는(ill-posed) 문제였습니다. 이렇게 정답이 없는 문제인 SR에 대해서, 지금까지의 전통적인 SOTA 기술들은 사전 지식을 통해 어느 정도 정답의 후보를 간추리려고 했습니다. 기존 방식첫번째로, example based 방식이 있습니다. 이 기술은 저해상도/고해상도 이미지 patch의 쌍을 매핑하는 함수를 학습시켜, 미리 딕셔너리 .. 2025. 1. 25. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 28 다음
