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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03221v2
• Date: Sun, 07 Sep 2025 10:42:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:02.529934
• 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, Raja Giryes,
• Abstract要約: 拡散モデルのデノイングは画像生成において顕著な成功を収めており、自然画像統計に関する豊富な情報を収集している。 本稿では,拡散モデルで学習した強力な事前知識を活用しつつ,利用可能な測定値との整合性を実現する条件付きサンプリングフレームワークを提案する。 大規模かつ多様なデータセットから効率よく抽出される劣化した入力とセマンティックかつ視覚的に類似した画像を用いてLoRAに基づく適応を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.90778718695398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion models have recently achieved remarkable success in image generation, capturing rich information about natural image statistics. This makes them highly promising for image reconstruction, where the goal is to recover a clean image from a degraded observation. In this work, we introduce a conditional sampling framework that leverages the powerful priors learned by diffusion models while enforcing consistency with the available measurements. To further adapt pre-trained diffusion models to the specific degradation at hand, we propose a novel fine-tuning strategy. In particular, we employ LoRA-based adaptation using images that are semantically and visually similar to the degraded input, efficiently retrieved from a large and diverse dataset via an off-the-shelf vision-language model. We evaluate our approach on two leading publicly available diffusion models--Stable Diffusion and Guided Diffusion--and demonstrate that our method, termed Adaptive Diffusion for Image Reconstruction (ADIR), yields substantial improvements across a range of image reconstruction tasks.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルのデノイングは画像生成において顕著な成功を収めており、自然画像統計に関する豊富な情報を収集している。 そこでは、劣化した観察からクリーンなイメージを復元することが目的である。 そこで本研究では,拡散モデルによって学習された強力な事前知識を活用しつつ,利用可能な測定値との整合性を図った条件付きサンプリングフレームワークを提案する。 事前学習した拡散モデルをさらに具体的な劣化に適応させるため,我々は新しい微調整戦略を提案する。 特に,LoRAをベースとした画像適応手法を用いて,市販の視覚言語モデルを用いて,大規模で多様なデータセットから効率よく抽出した劣化した入力に類似した意味的,視覚的に類似した画像を用いる。 提案手法は,画像再構成のための適応拡散(adaptive Diffusion for Image Reconstruction, ADIR)と呼ばれ, 様々な画像再構成タスクにおいて大幅に改善されていることを示す。

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