論文の概要: Real-World Denoising via Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04457v1
• Date: Mon, 8 May 2023 04:48:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 15:47:02.362936
• Title: Real-World Denoising via Diffusion Model
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる実世界の雑音除去
• Authors: Cheng Yang and Lijing Liang and Zhixun Su
• Abstract要約: 実世界のイメージデノイングは、自然の環境で撮影されたノイズの多い画像からクリーンなイメージを復元することを目的としている。 拡散モデルは画像生成の分野で非常に有望な結果を得た。 本稿では,実世界の画像のデノナイズに使用可能な,新しい一般デノナイズ拡散モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.722529440511446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world image denoising is an extremely important image processing problem, which aims to recover clean images from noisy images captured in natural environments. In recent years, diffusion models have achieved very promising results in the field of image generation, outperforming previous generation models. However, it has not been widely used in the field of image denoising because it is difficult to control the appropriate position of the added noise. Inspired by diffusion models, this paper proposes a novel general denoising diffusion model that can be used for real-world image denoising. We introduce a diffusion process with linear interpolation, and the intermediate noisy image is interpolated from the original clean image and the corresponding real-world noisy image, so that this diffusion model can handle the level of added noise. In particular, we also introduce two sampling algorithms for this diffusion model. The first one is a simple sampling procedure defined according to the diffusion process, and the second one targets the problem of the first one and makes a number of improvements. Our experimental results show that our proposed method with a simple CNNs Unet achieves comparable results compared to the Transformer architecture. Both quantitative and qualitative evaluations on real-world denoising benchmarks show that the proposed general diffusion model performs almost as well as against the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 自然環境下で撮影されたノイズの多い画像からクリーンな画像を復元することを目的としている。 近年、拡散モデルは画像生成の分野で非常に有望な結果をもたらし、前世代のモデルよりも優れている。 しかし、付加ノイズの適切な位置の制御が難しいため、画像表示の分野では広く使われていない。 拡散モデルにインスパイアされた本論文では,実世界の画像復調に使用できる新しい一般化拡散モデルを提案する。 線形補間による拡散過程を導入し,その中間ノイズ像を元のクリーン画像と対応する実世界のノイズ像から補間することにより,この拡散モデルが付加雑音のレベルを処理できるようにする。 特に,この拡散モデルに対して2つのサンプリングアルゴリズムを導入する。 第1は拡散過程に従って定義された単純なサンプリング手順であり、第2は第1の課題を目標とし、多くの改善を行う。 実験の結果,提案手法は単純なCNNUnetを用いて,Transformerアーキテクチャと比較した結果が得られた。 実世界の分別ベンチマークにおける定量的・質的評価は,提案手法が最先端手法とほぼ同等の性能を発揮することを示した。

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