論文の概要: Unlimited-Size Diffusion Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00354v1
• Date: Wed, 1 Mar 2023 09:30:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 15:26:50.610034
• Title: Unlimited-Size Diffusion Restoration
• Title（参考訳）: 無制限拡散修復
• Authors: Yinhuai Wang, Jiwen Yu, Runyi Yu, Jian Zhang
• Abstract要約: 本稿では,拡散型ゼロショット画像復元法を用いて任意のサイズに対処する方法に焦点を当てる。 レンジ・ヌル空間分解に着想を得て,局所的不整合に対処するマスク・シフト復元法を提案する。 我々の単純でパラメータフリーなアプローチは、画像復元だけでなく、無制限サイズの画像生成にも利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.841366452509529
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, using diffusion models for zero-shot image restoration (IR) has become a new hot paradigm. This type of method only needs to use the pre-trained off-the-shelf diffusion models, without any finetuning, and can directly handle various IR tasks. The upper limit of the restoration performance depends on the pre-trained diffusion models, which are in rapid evolution. However, current methods only discuss how to deal with fixed-size images, but dealing with images of arbitrary sizes is very important for practical applications. This paper focuses on how to use those diffusion-based zero-shot IR methods to deal with any size while maintaining the excellent characteristics of zero-shot. A simple way to solve arbitrary size is to divide it into fixed-size patches and solve each patch independently. But this may yield significant artifacts since it neither considers the global semantics of all patches nor the local information of adjacent patches. Inspired by the Range-Null space Decomposition, we propose the Mask-Shift Restoration to address local incoherence and propose the Hierarchical Restoration to alleviate out-of-domain issues. Our simple, parameter-free approaches can be used not only for image restoration but also for image generation of unlimited sizes, with the potential to be a general tool for diffusion models. Code: https://github.com/wyhuai/DDNM/tree/main/hq_demo
• Abstract（参考訳）: 近年,ゼロショット画像復元(IR)のための拡散モデルが注目されている。 この種の方法は、事前訓練されたオフザシェルフ拡散モデルを使用するだけで、微調整なしで、様々なIRタスクを直接処理できる。 修復性能の上限は、急速に進化している事前訓練された拡散モデルに依存する。 しかし、現在の手法では固定サイズの画像を扱う方法のみを議論するが、任意のサイズの画像を扱うことは実用上非常に重要である。 本稿では,この拡散型ゼロショットIR法を用いて,ゼロショットの優れた特性を維持しつつ,任意のサイズを扱う方法について述べる。 任意のサイズを解く簡単な方法は、それを固定サイズのパッチに分割し、各パッチを独立して解くことである。 しかし、すべてのパッチのグローバルセマンティクスや、隣接するパッチのローカル情報を考慮していないため、これは重要なアーティファクトをもたらす可能性がある。 範囲のヌル空間分解に触発されて,局所的不整合に対処するマスクシフト復元を提案し,領域外の問題を緩和するための階層的復元を提案する。 私たちの単純なパラメータフリーなアプローチは、画像復元だけでなく、無制限サイズの画像生成にも利用できます。 コード: https://github.com/wyhuai/ddnm/tree/main/hq_demo

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