論文の概要: ADIR: Adaptive Diffusion for Image Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03221v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 18:39:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-07 17:43:20.622746
• Title: ADIR: Adaptive Diffusion for Image Reconstruction
• Title（参考訳）: ADIR:画像再構成のための適応拡散
• Authors: Shady Abu-Hussein, Tom Tirer, and Raja Giryes
• Abstract要約: 本研究では,拡散モデルによる事前学習を利用した条件付きサンプリング手法を提案する。 次に、事前学習した拡散分極ネットワークを入力に適応させる新しいアプローチと組み合わせる。 画像再構成手法の適応拡散は,超高解像度,デブロアリング,テキストベースの編集タスクにおいて,大幅な改善が達成されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.838084286784195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, denoising diffusion models have demonstrated outstanding image generation performance. The information on natural images captured by these models is useful for many image reconstruction applications, where the task is to restore a clean image from its degraded observations. In this work, we propose a conditional sampling scheme that exploits the prior learned by diffusion models while retaining agreement with the observations. We then combine it with a novel approach for adapting pretrained diffusion denoising networks to their input. We examine two adaption strategies: the first uses only the degraded image, while the second, which we advocate, is performed using images that are ``nearest neighbors'' of the degraded image, retrieved from a diverse dataset using an off-the-shelf visual-language model. To evaluate our method, we test it on two state-of-the-art publicly available diffusion models, Stable Diffusion and Guided Diffusion. We show that our proposed `adaptive diffusion for image reconstruction' (ADIR) approach achieves a significant improvement in the super-resolution, deblurring, and text-based editing tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,ノイズ拡散モデルが優れた画像生成性能を示している。 これらのモデルが捉えた自然画像の情報は、その劣化した観察からクリーンなイメージを復元する多くの画像再構成アプリケーションに有用である。 本研究では,拡散モデルによる事前学習を,観測結果との一致を維持しつつ活用する条件付きサンプリング手法を提案する。 次に,事前学習した拡散分別ネットワークを入力に適応させる新しい手法と組み合わせる。 1つは劣化した画像のみを使用し、もう1つは劣化した画像の「熱レスト隣人」である画像を用いて実行し、もう1つは市販のビジュアル言語モデルを用いて多様なデータセットから検索する。 提案手法を評価するため, 現状の拡散モデルである安定拡散とガイド拡散の2つの実験を行った。 画像再構成のための適応拡散 (ADIR) 手法は,超解像,デブロアリング,テキストベースの編集タスクにおいて,大幅な改善を実現する。

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