SimpleGVR: Een Eenvoudige Baseline voor Latent-Cascaded Video Super-Resolutie

Samenvatting

Latente diffusiemodellen zijn naar voren gekomen als een toonaangevend paradigma voor efficiënte videogeneratie. Echter, naarmate gebruikersverwachtingen verschuiven naar hogere-resolutie-uitvoer, blijkt alleen vertrouwen op latente berekeningen ontoereikend. Een veelbelovende aanpak omvat het ontkoppelen van het proces in twee fasen: semantische inhoudsgeneratie en detailsynthese. De eerste fase maakt gebruik van een rekenintensief basismodel bij lagere resoluties, terwijl de tweede fase een lichtgewicht cascaded video super-resolutie (VSR)-model benut om een hoge-resolutie-uitvoer te bereiken. In dit werk richten we ons op het bestuderen van belangrijke ontwerp principes voor deze cascaded VSR-modellen, die momenteel onderbelicht zijn. Ten eerste stellen we twee degradatiestrategieën voor om trainingsparen te genereren die de uitvoerkenmerken van het basismodel beter nabootsen, waardoor de afstemming tussen het VSR-model en de upstream generator wordt gewaarborgd. Ten tweede bieden we kritische inzichten in het gedrag van VSR-modellen door systematische analyse van (1) timestep-bemonsteringsstrategieën, (2) ruisaugmentatie-effecten op lage-resolutie (LR)-invoer. Deze bevindingen informeren direct onze architectonische en trainingsinnovaties. Tot slot introduceren we interleaving temporale eenheden en sparse lokale aandacht om efficiënte training en inferentie te bereiken, waardoor de rekenoverhead aanzienlijk wordt verminderd. Uitgebreide experimenten tonen de superioriteit van ons framework aan ten opzichte van bestaande methoden, waarbij ablatiestudies de effectiviteit van elke ontwerpkeuze bevestigen. Ons werk stelt een eenvoudig maar effectief uitgangspunt vast voor cascaded video super-resolutiegeneratie, en biedt praktische inzichten om toekomstige vooruitgang in efficiënte cascaded synthesesystemen te begeleiden.

English

Latent diffusion models have emerged as a leading paradigm for efficient video generation. However, as user expectations shift toward higher-resolution outputs, relying solely on latent computation becomes inadequate. A promising approach involves decoupling the process into two stages: semantic content generation and detail synthesis. The former employs a computationally intensive base model at lower resolutions, while the latter leverages a lightweight cascaded video super-resolution (VSR) model to achieve high-resolution output. In this work, we focus on studying key design principles for latter cascaded VSR models, which are underexplored currently. First, we propose two degradation strategies to generate training pairs that better mimic the output characteristics of the base model, ensuring alignment between the VSR model and its upstream generator. Second, we provide critical insights into VSR model behavior through systematic analysis of (1) timestep sampling strategies, (2) noise augmentation effects on low-resolution (LR) inputs. These findings directly inform our architectural and training innovations. Finally, we introduce interleaving temporal unit and sparse local attention to achieve efficient training and inference, drastically reducing computational overhead. Extensive experiments demonstrate the superiority of our framework over existing methods, with ablation studies confirming the efficacy of each design choice. Our work establishes a simple yet effective baseline for cascaded video super-resolution generation, offering practical insights to guide future advancements in efficient cascaded synthesis systems.

SimpleGVR: Een Eenvoudige Baseline voor Latent-Cascaded Video Super-Resolutie

SimpleGVR: A Simple Baseline for Latent-Cascaded Video Super-Resolution

Samenvatting

Support