VIPaint: Inferenza Variazionale per l'Inpainting di Immagini Basato su Diffusione

I ricercatori propongono VIPaint, un algoritmo di inferenza variazionale gerarchica per l'inpainting di immagini utilizzando modelli di diffusione pre-addestrati. Il metodo ottimizza un'approssimazione di Markov non gaussiana del vero posteriore di diffusione, consentendo imputazioni diverse e di alta qualità anche per regioni mascherate di grandi dimensioni. VIPaint supera le baseline esistenti ed è applicabile a modelli di diffusione latente, che generano immagini di alta qualità con un costo computazionale inferiore. L'approccio funziona con modelli di diffusione latente condizionati da testo all'avanguardia, affrontando le limitazioni dei metodi precedenti che non riescono a produrre campioni dalla vera distribuzione condizionata.