論文の概要: High-Perceptual Quality JPEG Decoding via Posterior Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11827v2
• Date: Wed, 30 Aug 2023 18:39:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 21:08:46.475332
• Title: High-Perceptual Quality JPEG Decoding via Posterior Sampling
• Title（参考訳）: 後部サンプリングによる高知覚品質JPEGデコーディング
• Authors: Sean Man, Guy Ohayon, Theo Adrai and Michael Elad
• Abstract要約: JPEGアーチファクト修正のための異なるパラダイムを提案する。 我々は、圧縮された入力と整合しながら、シャープで詳細で視覚的に再構成された画像を得ることを目指している。 我々のソリューションは、完全な整合性のある入力に対して、多種多様な可塑性かつ高速な再構成を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.238373528922194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: JPEG is arguably the most popular image coding format, achieving high compression ratios via lossy quantization that may create visual artifacts degradation. Numerous attempts to remove these artifacts were conceived over the years, and common to most of these is the use of deterministic post-processing algorithms that optimize some distortion measure (e.g., PSNR, SSIM). In this paper we propose a different paradigm for JPEG artifact correction: Our method is stochastic, and the objective we target is high perceptual quality -- striving to obtain sharp, detailed and visually pleasing reconstructed images, while being consistent with the compressed input. These goals are achieved by training a stochastic conditional generator (conditioned on the compressed input), accompanied by a theoretically well-founded loss term, resulting in a sampler from the posterior distribution. Our solution offers a diverse set of plausible and fast reconstructions for a given input with perfect consistency. We demonstrate our scheme's unique properties and its superiority to a variety of alternative methods on the FFHQ and ImageNet datasets.
• Abstract（参考訳）: JPEGはおそらく最も人気のある画像符号化フォーマットであり、視覚的アーティファクトの劣化を引き起こす可能性のある損失量子化によって高い圧縮比を達成する。 これらのアーティファクトを取り除こうとする多くの試みは長年にわたって着想され、ほとんどの例では、歪み測定(PSNR、SSIMなど)を最適化する決定論的後処理アルゴリズムが用いられている。 本稿では,JPEGアーティファクト修正のための異なるパラダイムを提案する。本手法は確率的であり,対象とする目的は高い知覚品質であり,圧縮された入力と整合しながら,鮮明で詳細かつ視覚的に再現された画像を得ることを目指している。 これらの目標は、確率的条件付き生成器(圧縮入力を条件とする)を訓練し、理論的によく確立された損失項を伴い、結果として後方分布からのサンプル作成器となる。 我々のソリューションは、完全な一貫性のある入力に対して、多種多様な可塑性かつ高速な再構成を提供する。 FFHQおよびImageNetデータセット上の様々な代替手法に対して,提案方式のユニークな特性とその優位性を実証する。

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