論文の概要: Multiscale Structure Guided Diffusion for Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01789v2
• Date: Mon, 20 Mar 2023 02:34:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 01:19:06.956030
• Title: Multiscale Structure Guided Diffusion for Image Deblurring
• Title（参考訳）: 画像劣化のためのマルチスケール構造誘導拡散
• Authors: Mengwei Ren, Mauricio Delbracio, Hossein Talebi, Guido Gerig, Peyman Milanfar
• Abstract要約: 拡散確率モデル (DPM) は画像の劣化に用いられている。 暗黙のバイアスとして、単純だが効果的なマルチスケール構造ガイダンスを導入する。 目に見えないデータのアーティファクトが少ないほど、より堅牢なデブロアリング結果を示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.463214400904306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion Probabilistic Models (DPMs) have recently been employed for image deblurring, formulated as an image-conditioned generation process that maps Gaussian noise to the high-quality image, conditioned on the blurry input. Image-conditioned DPMs (icDPMs) have shown more realistic results than regression-based methods when trained on pairwise in-domain data. However, their robustness in restoring images is unclear when presented with out-of-domain images as they do not impose specific degradation models or intermediate constraints. To this end, we introduce a simple yet effective multiscale structure guidance as an implicit bias that informs the icDPM about the coarse structure of the sharp image at the intermediate layers. This guided formulation leads to a significant improvement of the deblurring results, particularly on unseen domain. The guidance is extracted from the latent space of a regression network trained to predict the clean-sharp target at multiple lower resolutions, thus maintaining the most salient sharp structures. With both the blurry input and multiscale guidance, the icDPM model can better understand the blur and recover the clean image. We evaluate a single-dataset trained model on diverse datasets and demonstrate more robust deblurring results with fewer artifacts on unseen data. Our method outperforms existing baselines, achieving state-of-the-art perceptual quality while keeping competitive distortion metrics.
• Abstract（参考訳）: DPM(Diffusion Probabilistic Models)は近年,ガウスノイズを高画質な画像にマッピングする画像条件生成プロセスとして,ぼやけた入力を条件とした画像デブロアリングに用いられている。 image-conditioned dpms(icdpms)は、ペアワイズインドメインデータでトレーニングされた場合、回帰ベースの方法よりも現実的な結果を示している。 しかし、特定の劣化モデルや中間的な制約を課さないため、ドメイン外画像で表現された画像の復元におけるロバスト性は明らかではない。 そこで本研究では,中間層におけるシャープ画像の粗い構造をicdpmに知らせる暗黙のバイアスとして,単純かつ効果的な多スケール構造指導を提案する。 このガイド付き定式化は、特に目に見えない領域において、劣化する結果を著しく改善する。 この指導は、複数の低い解像度でクリーンシャープターゲットを予測するように訓練された回帰ネットワークの潜在空間から抽出され、最も塩分の高い鋭い構造を維持する。 ぼやけた入力とマルチスケールのガイダンスの両方により、icdpmモデルはぼやけを理解し、クリーンなイメージを復元する。 我々は,多種多様なデータセット上で学習された単一データセットモデルを評価し,未知のデータに対して少ないアーティファクトでよりロバストなデブラリング結果を示す。 提案手法は既存のベースラインを上回り,競争歪指標を維持しつつ,最先端の知覚品質を実現する。

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