論文の概要: DiracDiffusion: Denoising and Incremental Reconstruction with Assured
Data-Consistency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14353v1
- Date: Sat, 25 Mar 2023 04:37:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-28 20:19:21.342453
- Title: DiracDiffusion: Denoising and Incremental Reconstruction with Assured
Data-Consistency
- Title(参考訳): DiracDiffusion: データ一貫性を保証したデノイングとインクリメンタル再構築
- Authors: Zalan Fabian, Berk Tinaz, Mahdi Soltanolkotabi
- Abstract要約: 拡散モデルは、画像復元を含む多数のコンピュータビジョンタスクにおいて、この技術の新たな状態を確立した。
逆問題解決のための新しい枠組みを提案する。つまり、観測は徐々に劣化し、元のクリーンイメージにノイズを与える劣化過程から来ていると仮定する。
本手法は, 逆過程を通じて元の計測値との整合性を維持し, 歪み指標の改善と早期ストッピングによるサンプリング高速化のために, 知覚品質のトレードオフに優れた柔軟性を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.2120650813129
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models have established new state of the art in a multitude of
computer vision tasks, including image restoration. Diffusion-based inverse
problem solvers generate reconstructions of exceptional visual quality from
heavily corrupted measurements. However, in what is widely known as the
perception-distortion trade-off, the price of perceptually appealing
reconstructions is often paid in declined distortion metrics, such as PSNR.
Distortion metrics measure faithfulness to the observation, a crucial
requirement in inverse problems. In this work, we propose a novel framework for
inverse problem solving, namely we assume that the observation comes from a
stochastic degradation process that gradually degrades and noises the original
clean image. We learn to reverse the degradation process in order to recover
the clean image. Our technique maintains consistency with the original
measurement throughout the reverse process, and allows for great flexibility in
trading off perceptual quality for improved distortion metrics and sampling
speedup via early-stopping. We demonstrate the efficiency of our method on
different high-resolution datasets and inverse problems, achieving great
improvements over other state-of-the-art diffusion-based methods with respect
to both perceptual and distortion metrics. Source code and pre-trained models
will be released soon.
- Abstract(参考訳): 拡散モデルは、画像復元を含む多数のコンピュータビジョンタスクにおいて、新しい最先端の芸術を確立した。
拡散に基づく逆問題ソルバは、非常に破損した測定値から例外的な視覚品質の再構成を生成する。
しかし、認識歪曲トレードオフとして広く知られているように、PSNRのような歪曲指標では、知覚的にアピールする再構成の価格がしばしば支払われる。
歪み測定は、逆問題において重要な要件である観察への忠実度を測定する。
そこで本研究では, 逆問題を解くための新しい枠組みを提案する。すなわち, 元のクリーン画像の劣化とノイズを徐々に減少させる確率的劣化過程から観測が生まれると仮定する。
クリーンなイメージを回復するために,劣化過程の逆転を学習する。
本手法は, 逆過程を通じて元の計測値との整合性を維持し, 歪み指標の改善と早期ストッピングによるサンプリング高速化のために, 知覚品質のトレードオフに優れた柔軟性を実現する。
本研究では,様々な高分解能データセットと逆問題に対して本手法の有効性を実証し,知覚と歪みの両指標に関して,他の最先端拡散法よりも大幅に改善した。
ソースコードと事前訓練されたモデルがまもなくリリースされる。
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