Smooth Diffusion: Crafting Smooth Latent Spaces in Diffusion Models
この論文では「Smooth Diffusion」という新しいモデルが提案されています。このモデルは、画像生成を行う際に「スムーズな変化」を実現することを目的としています。通常、既存の「Stable Diffusion」などのモデルは、少しの入力変化で大きな画像の変化が起こることがあり、それが問題とされています。この新しいモデルは、入力の変化が滑らかに画像に反映されるようにし、画像生成の質を向上させることを目指しています。
具体的には、3つのタスクでの改善が示されています：
画像の補間（2つの画像の間を自然につなぐ）
画像の逆再構成（元の画像に戻す）
画像編集（例えば、猫を犬に変えるなどの操作）
「Smooth Diffusion」は、特に画像のスムーズな遷移や編集が得意で、既存の「Stable Diffusion」と比べて、生成された画像の不自然な変化や誤った結果が少なくなることが実験で確認されています。さらに、このモデルは他の既存モデルにも簡単に追加できるように設計されており、様々な画像生成タスクに使えると期待されています。