トピック: High-frequency Content

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韓国の研究チームが、画像生成AIの計算を間引く際に「どこを残すか」を生成過程の動きから判断する手法DaTMeを提案した。再学習なしで背景や細部の崩れを抑え、高速化と品質の両立を狙う。

米アドビなどの研究チームは、画素拡散モデルに敵対的学習を後付けし、構造を変えず画像の微細な質感を回復させる手法を示した。生成画像の品質向上を低コストで狙える点が注目される。