WikiEdge:ArXiv-2409.02919/summary

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這篇論文提出了一種名為HiPrompt的新型無需調優的高解析度圖像生成方法，該方法通過引入分層提示（hierarchical prompts）來解決預訓練擴散模型在生成高解析度圖像時面臨的對象重複和結構偽影問題。HiPrompt通過用戶提供的全局內容描述和利用多語言模型（MLLMs）生成的局部描述來提供全局和局部指導，從而在逆向去噪過程中實現分層語義引導。此外，該方法通過將生成的噪聲分解為低頻和高頻空間分量，並分別對這些分量進行條件化處理，以確保生成的圖像在局部和全局語義上保持一致性。

1. 引言：
   • 介紹了穩定擴散（Stable Diffusion, SD）在文本到圖像（T2I）生成領域的廣泛應用，以及對高解析度圖像的需求增長。現有方法在生成超過訓練解析度的圖像時面臨資源和時間的挑戰，本文提出了一種無需訓練的範式來生成高解析度圖像。
2. 相關工作：
   • 回顧了文本到圖像合成模型的發展，特別是基於去噪擴散概率模型（denoising diffusion probabilistic models）的高質量圖像生成模型。同時，探討了無需訓練的高解析度圖像生成方法，以及它們在解決計算資源和時間需求方面的挑戰。
3. 方法論：
   • 預備知識：介紹了潛在擴散模型（Latent Diffusion Model, LDM）的基本原理，包括數據生成過程和去噪過程。
   • HiPrompt框架：詳細描述了HiPrompt的工作原理，包括如何使用MLLMs生成局部描述，以及如何通過噪聲分解和分層提示來引導圖像生成。
   • 分層提示引導：解釋了如何利用全局提示和局部提示來提高圖像的局部和全局一致性。
   • 噪聲分解：討論了如何將噪聲圖像分解為低頻和高頻分量，並分別進行去噪處理。
4. 實驗：
   • 展示了HiPrompt在不同解析度下的定性和定量實驗結果，與現有方法相比，HiPrompt在減少對象重複和提高結構質量方面取得了顯著優勢。
5. 結論：
   • 總結了HiPrompt的主要貢獻，包括提出分層提示以解決對象重複問題，探索圖像的空間頻率分解，並提供廣泛的評估來證明HiPrompt的有效性。