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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,178 - 1,182 (5page)
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Recent years have seen a surge in the popularity of the Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) for various computer vision tasks. While DDPM offers advantages over other techniques such as Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs), it is hampered by slow sampling speeds, which limit its practical applications. To address this limitation, we propose a unique framework that processes images in grayscale during the diffusion process, thereby reducing computational costs. Additionally, we integrate a colorization technique to restore color, transforming the grayscale diffusion model generated images back into vibrant RGB images. By combining the superior sampling quality of DDPM with the efficiency of grayscale processing and subsequent colorization, our method aims to overcome the sampling speed barrier, making DDPM more practical for a wide range of computer vision tasks. This approach offers an optimal compromise between image quality and computational speed, paving the way for fast sampling and large-scale image generation ventures. Our method can be used as a plug-and-play module with any existing diffusion model. Notably, our method performs three times faster than classic DDPM for the CelebA dataset.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Method
5. Experimental Setups
6. Results and Analysis
6. Conclusion
References
참고문헌 (0)
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