論文の概要: Generative Diffusion Prior for Unified Image Restoration and Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01247v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 16:52:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 16:55:42.200599
• Title: Generative Diffusion Prior for Unified Image Restoration and Enhancement
• Title（参考訳）: 一元化画像の再生と拡張に先立つ生成拡散
• Authors: Ben Fei, Zhaoyang Lyu, Liang Pan, Junzhe Zhang, Weidong Yang, Tianyue Luo, Bo Zhang, Bo Dai
• Abstract要約: 既存の画像復元法は、主に自然画像の後方分布を利用する。 教師なしサンプリング方式で後部分布を効果的にモデル化するための生成拡散優先(GDP)を提案する。 GDPは、線形逆問題、非線形問題、ブラインド問題を解くために、プレトレインデノナイジング拡散生成モデル(DDPM)を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.76390152617949
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing image restoration methods mostly leverage the posterior distribution of natural images. However, they often assume known degradation and also require supervised training, which restricts their adaptation to complex real applications. In this work, we propose the Generative Diffusion Prior (GDP) to effectively model the posterior distributions in an unsupervised sampling manner. GDP utilizes a pre-train denoising diffusion generative model (DDPM) for solving linear inverse, non-linear, or blind problems. Specifically, GDP systematically explores a protocol of conditional guidance, which is verified more practical than the commonly used guidance way. Furthermore, GDP is strength at optimizing the parameters of degradation model during the denoising process, achieving blind image restoration. Besides, we devise hierarchical guidance and patch-based methods, enabling the GDP to generate images of arbitrary resolutions. Experimentally, we demonstrate GDP's versatility on several image datasets for linear problems, such as super-resolution, deblurring, inpainting, and colorization, as well as non-linear and blind issues, such as low-light enhancement and HDR image recovery. GDP outperforms the current leading unsupervised methods on the diverse benchmarks in reconstruction quality and perceptual quality. Moreover, GDP also generalizes well for natural images or synthesized images with arbitrary sizes from various tasks out of the distribution of the ImageNet training set.
• Abstract（参考訳）: 既存の画像復元法は主に自然画像の後方分布を利用する。 しかし、彼らはしばしば既知の劣化を仮定し、複雑な実アプリケーションへの適応を制限するために教師付きトレーニングも要求する。 本研究では,非教師付きサンプリング方式で後部分布を効果的にモデル化する生成拡散事前(GDP)を提案する。 GDPは、線形逆問題、非線形問題、盲目の問題を解決するために、プレトレインデノナイジング拡散生成モデル(DDPM)を利用する。 具体的には、GDPは、一般的なガイダンス方法よりも実用的な条件付きガイダンスのプロトコルを体系的に探求する。 さらに、GDPは、デノナイジング過程における劣化モデルのパラメータを最適化し、ブラインド画像復元を達成するのに長けている。 さらに、階層的なガイダンスとパッチベースの手法を考案し、GDPが任意の解像度の画像を生成することを可能にする。 実験では,低照度化やHDR画像回復などの非線形・盲点問題だけでなく,高分解能,色調,彩色などの線形問題に対する複数の画像データセットに対するGDPの汎用性を実証した。 GDPは、再建品質と知覚品質の様々なベンチマークにおいて、現在指導されていない主要な手法よりも優れています。 さらに、GDPは、ImageNetトレーニングセットの分布から、様々なタスクから任意のサイズで、自然画像や合成画像に対してよく一般化する。

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