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Omegance:面向各种颗粒度的扩散合成单参数

计算机视觉与模式识别 2025-07-22 v2

摘要

本文展示,我们仅需一个参数ω\omega即可有效控制扩散合成中的颗粒度。该参数嵌入扩散模型逆过程的去噪步骤中。这种简单方法无需模型重新训练或架构修改, 仅产生可忽略的计算开销,却能够精确控制生成输出中细节的水平。此外,可以对空间掩码或具有不同ω\omega值的去噪计划进行应用,以实现区域特定或时刻特定的颗粒度控制。外部控制信号或参考图像可用于引导创建精确的ω\omega掩码, 实现针对性的颗粒度调整。尽管方法简单, 但在各种图像和视频合成任务中均显示出惊人的性能, 并且适用于先进的扩散模型。代码已公开于https://github.com/itsmag11/Omegance。

关键词

引用

@article{arxiv.2411.17769,
  title  = {Omegance: A Single Parameter for Various Granularities in Diffusion-Based Synthesis},
  author = {Xinyu Hou and Zongsheng Yue and Xiaoming Li and Chen Change Loy},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2411.17769},
  year   = {2025}
}

备注

ICCV 2025 Camera Ready. Project page: https://itsmag11.github.io/Omegance/