論文の概要: DriftRec: Adapting diffusion models to blind image restoration tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06757v1
• Date: Sat, 12 Nov 2022 22:29:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 17:13:06.728171
• Title: DriftRec: Adapting diffusion models to blind image restoration tasks
• Title（参考訳）: DriftRec: ブラインド画像復元タスクへの拡散モデルの適用
• Authors: Simon Welker, Henry N. Chapman, Timo Gerkmann
• Abstract要約: 提案手法は,ぼやけた画像を生成するベースラインの傾向から逃れることができ,クリーンな画像の分布をより忠実に再現できることを示す。 クリーンな画像と破損した画像の分布がガウス以前のものよりもずっと近いという考えを生かして、我々のアプローチは低レベルの付加ノイズしか必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.16865739526702
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we utilize the high-fidelity generation abilities of diffusion models to solve blind image restoration tasks, using JPEG artifact removal at high compression levels as an example. We propose an elegant modification of the forward stochastic differential equation of diffusion models to adapt them to restoration tasks and name our method DriftRec. Comparing DriftRec against an $L_2$ regression baseline with the same network architecture and a state-of-the-art technique for JPEG reconstruction, we show that our approach can escape both baselines' tendency to generate blurry images, and recovers the distribution of clean images significantly more faithfully while only requiring a dataset of clean/corrupted image pairs and no knowledge about the corruption operation. By utilizing the idea that the distributions of clean and corrupted images are much closer to each other than to a Gaussian prior, our approach requires only low levels of added noise, and thus needs comparatively few sampling steps even without further optimizations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,高圧縮レベルのjpegアーティファクト除去を例として,拡散モデルの高忠実度生成能力を用いてブラインド画像復元課題を解決する。 本研究では, 拡散モデルの前方確率微分方程式のエレガントな修正を行い, 復元作業に適用し, ドリフトrec法と命名する。 DriftRecと同一のネットワークアーキテクチャとJPEG再構成のための最先端技術を用いて,DriftRecを$L_2$レグレッションベースラインと比較したところ,この手法は,ぼやけた画像を生成するベースラインの傾向から逃れることができ,クリーンな画像の分布をより忠実に復元できることを示す。 きれいで腐敗した画像の分布がガウス以前の画像よりもかなり近いという考え方を生かして,低レベルの付加ノイズしか必要とせず,さらなる最適化を必要とせずとも比較的少ないサンプリングステップが必要となる。

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