論文の概要: Diffusion Model for Generative Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02398v1
• Date: Sun, 5 Feb 2023 14:53:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 18:24:30.990849
• Title: Diffusion Model for Generative Image Denoising
• Title（参考訳）: 生成画像の雑音化のための拡散モデル
• Authors: Yutong Xie, Minne Yuan, Bin Dong and Quanzheng Li
• Abstract要約: 画像復調のための教師あり学習では、通常、ペアのクリーンな画像とノイズの多い画像を収集し合成し、復調モデルを訓練する。 本稿では,ノイズ画像に条件付けされたクリーン画像の後部分布を推定する問題として,デノナイジングタスクを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.897180118637856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In supervised learning for image denoising, usually the paired clean images and noisy images are collected or synthesised to train a denoising model. L2 norm loss or other distance functions are used as the objective function for training. It often leads to an over-smooth result with less image details. In this paper, we regard the denoising task as a problem of estimating the posterior distribution of clean images conditioned on noisy images. We apply the idea of diffusion model to realize generative image denoising. According to the noise model in denoising tasks, we redefine the diffusion process such that it is different from the original one. Hence, the sampling of the posterior distribution is a reverse process of dozens of steps from the noisy image. We consider three types of noise model, Gaussian, Gamma and Poisson noise. With the guarantee of theory, we derive a unified strategy for model training. Our method is verified through experiments on three types of noise models and achieves excellent performance.
• Abstract（参考訳）: 画像雑音化のための教師付き学習では、通常、ペアのクリーン画像とノイズ画像が収集または合成され、雑音化モデルを訓練する。 L2ノルム損失や他の距離関数は、訓練の目的関数として用いられる。 多くの場合、画像の細部を減らしたスムースな結果につながる。 本稿では,ノイズ画像に条件づけられたクリーン画像の後方分布を推定する問題として,雑音除去課題を考察する。 拡散モデルの概念を適用し,生成画像の雑音化を実現する。 発声課題における雑音モデルにより, 拡散過程を再定義し, 元のものと異なる拡散過程を再定義する。 したがって、後方分布のサンプリングは、ノイズ画像からの数十ステップの逆処理である。 本稿では,ガウス,ガンマ,ポアソンの3種類のノイズモデルについて考察する。 理論の保証により、モデルトレーニングのための統一戦略を導出する。 本手法は3種類のノイズモデルの実験により検証し,優れた性能を実現する。

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