csslc / CCSR

Official codes of CCSR: Improving the Stability of Diffusion Models for Content Consistent Super-Resolution
https://csslc.github.io/project-CCSR/
436 stars 32 forks source link

Question About Figure.1 #16

Open wangjg33 opened 8 months ago

wangjg33 commented 8 months ago

你好! 我看到论文中Figure.1 的左图,关于时间步和PSNR与LPISP的关系感觉很有意思,很有洞见的发现。

但是这整个迭代过程是复杂的。从1000-0的时间步上,是从纯噪音到SR的过程。其中的每一步中间结果,其实包括了两部分:图像和噪音。整个过程也就是:图像质量逐渐提高,噪音逐渐减少。我们是想评估图像质量的变化,但是噪音会干扰这个测试。

请问你测试中间步的结果,是如何减少噪音对指标的影响?

因为我测了一下两个好像都是单调的曲线哎?更够提供更多的细节吗?

csslc commented 8 months ago

你好!感谢你对我们的发现感兴趣。 在 model/q_sampler 中有个 _predict_xstart_from_eps 函数。输入带噪的 xt 和估计出来的噪声,可以获得对应的估计出来的无噪的 x0。 我们在Figure.1 的测试都是基于每个步数估计出来的无噪的 x0 做的。