論文の概要: Zero-Shot Image Restoration Using Denoising Diffusion Null-Space Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00490v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 13:33:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 16:23:07.939584
• Title: Zero-Shot Image Restoration Using Denoising Diffusion Null-Space Model
• Title（参考訳）: Denoising Diffusion Null-Space Model を用いたゼロショット画像復元
• Authors: Yinhuai Wang, Jiwen Yu, Jian Zhang
• Abstract要約: Denoising Diffusion Null-Space Model (DDNM) は任意の線形画像復元問題のための新しいゼロショットフレームワークである。 逆拡散過程において、ヌル空間の内容のみを精製することにより、データの一貫性と現実性の両方を満たす様々な結果を得ることができる。 いくつかのIRタスクに対する実験により、DDNMは他の最先端のゼロショットIR手法よりも優れていたことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.244692655670362
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing Image Restoration (IR) models are task-specific, which can not be generalized to different degradation operators. In this work, we propose the Denoising Diffusion Null-Space Model (DDNM), a novel zero-shot framework for arbitrary linear IR problems, including but not limited to image super-resolution, colorization, inpainting, compressed sensing, and deblurring. DDNM only needs a pre-trained off-the-shelf diffusion model as the generative prior, without any extra training or network modifications. By refining only the null-space contents during the reverse diffusion process, we can yield diverse results satisfying both data consistency and realness. We further propose an enhanced and robust version, dubbed DDNM+, to support noisy restoration and improve restoration quality for hard tasks. Our experiments on several IR tasks reveal that DDNM outperforms other state-of-the-art zero-shot IR methods. We also demonstrate that DDNM+ can solve complex real-world applications, e.g., old photo restoration.
• Abstract（参考訳）: 既存の画像復元(IR)モデルはタスク固有であり、異なる分解演算子に一般化することはできない。 本研究では,画像の超解像,カラー化,インパインティング,圧縮センシング,デブラリングなどを含む,任意の線形ir問題に対する新しいゼロショットフレームワークであるdenoising diffusion null-space model (ddnm)を提案する。 DDNMは、事前訓練されたオフザシェルフ拡散モデルしか必要とせず、追加のトレーニングやネットワーク修正は必要としない。 逆拡散過程中にヌル空間コンテンツだけを精錬することで、データの一貫性と現実性の両方を満足する多様な結果が得られる。 さらに, DDNM+と呼ばれる強化された頑健なバージョンを提案し, 難易度向上と難易度向上を図っている。 いくつかのIRタスクに対する実験により、DDNMは他の最先端のゼロショットIR手法よりも優れていることが示された。 また,ddnm+は,例えば古い写真復元など,複雑な実世界のアプリケーションを解決できることを実証する。

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