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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2501.00944v2 (cs)
[提交于 2025年1月1日 (v1) ,最后修订 2025年1月11日 (此版本, v2)]

标题: 扩散棱镜:增强掩码到图像扩散中的多样性与形态一致性

标题: Diffusion Prism: Enhancing Diversity and Morphology Consistency in Mask-to-Image Diffusion

Authors:Hao Wang, Xiwen Chen, Ashish Bastola, Jiayou Qin, Abolfazl Razi
摘要: 生成式AI和可控扩散的出现使得图像到图像的合成变得更加实用和高效。 然而,当输入图像表现出低熵和稀疏性时,扩散模型的固有特性往往导致多样性有限。 这种限制显著干扰了数据增强。 为了解决这个问题,我们提出了 Diffusion Prism,一种无需训练的框架,能够有效地将二值掩码转换为现实且多样的样本,同时保留形态特征。 我们发现少量的人工噪声会显著有助于图像去噪过程。 为了证明这一新颖的掩码到图像的概念,我们以纳米树突状图案为例,与现有的可控扩散模型相比,展示了我们方法的优势。 此外,我们将所提出的框架扩展到其他生物图案,突显了其在各个领域的潜在应用。
摘要: The emergence of generative AI and controllable diffusion has made image-to-image synthesis increasingly practical and efficient. However, when input images exhibit low entropy and sparse, the inherent characteristics of diffusion models often result in limited diversity. This constraint significantly interferes with data augmentation. To address this, we propose Diffusion Prism, a training-free framework that efficiently transforms binary masks into realistic and diverse samples while preserving morphological features. We explored that a small amount of artificial noise will significantly assist the image-denoising process. To prove this novel mask-to-image concept, we use nano-dendritic patterns as an example to demonstrate the merit of our method compared to existing controllable diffusion models. Furthermore, we extend the proposed framework to other biological patterns, highlighting its potential applications across various fields.
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 图像与视频处理 (eess.IV)
引用方式: arXiv:2501.00944 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2501.00944v2 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.00944
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Hao Wang [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 1 月 1 日 20:04:25 UTC (8,839 KB)
[v2] 星期六, 2025 年 1 月 11 日 01:22:48 UTC (8,948 KB)
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