論文の概要: Enhancing Image Rescaling using Dual Latent Variables in Invertible Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11844v1
• Date: Sun, 24 Jul 2022 23:12:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 15:35:04.345435
• Title: Enhancing Image Rescaling using Dual Latent Variables in Invertible Neural Network
• Title（参考訳）: 非可逆ニューラルネットワークにおけるデュアル潜時変数を用いた画像再スケーリングの強化
• Authors: Min Zhang, Zhihong Pan, Xin Zhou, C.-C. Jay Kuo
• Abstract要約: 画像ダウンスケーリングプロセスのバリエーションをモデル化するために、新しいダウンスケーリング潜在変数が導入された。 これにより、ダウンスケールのLR画像の画質を犠牲にすることなく、画像のアップスケーリング精度を一貫して向上させることができる。 また、画像隠蔽のような画像復元アプリケーションのための他の INN ベースのモデルの拡張にも有効であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.18106162158025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Normalizing flow models have been used successfully for generative image super-resolution (SR) by approximating complex distribution of natural images to simple tractable distribution in latent space through Invertible Neural Networks (INN). These models can generate multiple realistic SR images from one low-resolution (LR) input using randomly sampled points in the latent space, simulating the ill-posed nature of image upscaling where multiple high-resolution (HR) images correspond to the same LR. Lately, the invertible process in INN has also been used successfully by bidirectional image rescaling models like IRN and HCFlow for joint optimization of downscaling and inverse upscaling, resulting in significant improvements in upscaled image quality. While they are optimized for image downscaling too, the ill-posed nature of image downscaling, where one HR image could be downsized to multiple LR images depending on different interpolation kernels and resampling methods, is not considered. A new downscaling latent variable, in addition to the original one representing uncertainties in image upscaling, is introduced to model variations in the image downscaling process. This dual latent variable enhancement is applicable to different image rescaling models and it is shown in extensive experiments that it can improve image upscaling accuracy consistently without sacrificing image quality in downscaled LR images. It is also shown to be effective in enhancing other INN-based models for image restoration applications like image hiding.
• Abstract（参考訳）: Invertible Neural Networks (INN) を通じて、自然画像の複雑な分布を遅延空間における単純なトラクタブル分布に近似することにより、生成画像超解像(SR)に正規化フローモデルが成功している。 これらのモデルは、複数の高解像度(HR)画像が同じLRに対応する画像アップスケーリングの不正な性質をシミュレートし、潜在空間内のランダムサンプリングされた点を用いて、1つの低解像度(LR)入力から複数の現実的SR画像を生成することができる。 近年、IRNの非可逆プロセスは、ダウンスケーリングと逆アップスケーリングの併用最適化のために、IRNやHCFlowといった双方向イメージ再スケーリングモデルでもうまく利用されており、アップスケールの画質が大幅に改善されている。 画像のダウンスケーリングにも最適化されているが、1つのHR画像を異なる補間カーネルや再サンプリング方法に依存する複数のLR画像に縮小することができる画像ダウンスケーリングの性質は考慮されていない。 イメージダウンスケーリングプロセスのバリエーションをモデル化するために、イメージアップスケーリングにおける不確実性を表す元の変数に加えて、新しいダウンスケーリング潜在変数が導入された。 この2つの潜伏変数拡張は、異なる画像再スケーリングモデルに適用でき、ダウンスケールされたLR画像の画質を犠牲にすることなく、画像アップスケーリング精度を一貫して向上できることを示す。 また、画像隠蔽のような画像復元アプリケーションのための他の INN ベースのモデルの拡張にも有効である。

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