論文の概要: Inversion by Direct Iteration: An Alternative to Denoising Diffusion for Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11435v2
• Date: Tue, 28 Mar 2023 22:53:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 17:30:12.723982
• Title: Inversion by Direct Iteration: An Alternative to Denoising Diffusion for Image Restoration
• Title（参考訳）: 直接反復によるインバージョン:画像復元における拡散の代替
• Authors: Mauricio Delbracio and Peyman Milanfar
• Abstract要約: Inversion by Direct Iteration (InDI)は、教師付き画像復元のための新しい定式化である。 既存の回帰ベースの手法よりもリアルで詳細な画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.523744053638126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inversion by Direct Iteration (InDI) is a new formulation for supervised image restoration that avoids the so-called ``regression to the mean'' effect and produces more realistic and detailed images than existing regression-based methods. It does this by gradually improving image quality in small steps, similar to generative denoising diffusion models. Image restoration is an ill-posed problem where multiple high-quality images are plausible reconstructions of a given low-quality input. Therefore, the outcome of a single step regression model is typically an aggregate of all possible explanations, therefore lacking details and realism. The main advantage of InDI is that it does not try to predict the clean target image in a single step but instead gradually improves the image in small steps, resulting in better perceptual quality. While generative denoising diffusion models also work in small steps, our formulation is distinct in that it does not require knowledge of any analytic form of the degradation process. Instead, we directly learn an iterative restoration process from low-quality and high-quality paired examples. InDI can be applied to virtually any image degradation, given paired training data. In conditional denoising diffusion image restoration the denoising network generates the restored image by repeatedly denoising an initial image of pure noise, conditioned on the degraded input. Contrary to conditional denoising formulations, InDI directly proceeds by iteratively restoring the input low-quality image, producing high-quality results on a variety of image restoration tasks, including motion and out-of-focus deblurring, super-resolution, compression artifact removal, and denoising.
• Abstract（参考訳）: inversion by direct iteration (indi) は、いわゆる ‘regression to the mean' 効果を回避し、既存の回帰ベースの方法よりもリアルで詳細な画像を生成する、教師あり画像復元の新しい定式化である。 これは、生成的ノイズ拡散モデルと同様に、小さなステップで画像品質を徐々に改善することで実現している。 画像復元は、複数の高品質画像が与えられた低品質入力を再現できるような不適切な問題である。 したがって、単一の段階回帰モデルの結果は、通常、全ての可能な説明の集まりであり、したがって詳細と現実主義を欠いている。 InDIの主な利点は、単一のステップでクリーンなターゲット画像を予測するのではなく、小さなステップで徐々に画像を改善し、知覚的品質を向上させることである。 生成的減数化拡散モデルも小さなステップで作用するが、この定式化は分解過程の分析形式に関する知識を必要としないという点で異なる。 代わりに、低品質で高品質なペアリング例から反復的な復元プロセスを直接学習します。 InDIは、ペアのトレーニングデータから、事実上どんな画像劣化にも適用できる。 条件付き復調拡散画像復元において、劣化した入力に基づいて条件付き純雑音の初期画像を繰り返し復調して復調した画像を生成する。 条件付きデノージングの定式化とは対照的に、indiは入力された低品質の画像を反復的に復元し、動きや焦点外デブローリング、超解像、圧縮アーティファクト除去、デノージングなど様々な画像復元タスクで高品質な結果を生成することで直接進行する。

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