論文の概要: Denoising Diffusion Models for Plug-and-Play Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08995v1
• Date: Mon, 15 May 2023 20:24:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 17:10:44.915267
• Title: Denoising Diffusion Models for Plug-and-Play Image Restoration
• Title（参考訳）: プラグアンドプレイ画像復元のための拡散モデル
• Authors: Yuanzhi Zhu, Kai Zhang, Jingyun Liang, Jiezhang Cao, Bihan Wen, Radu Timofte, Luc Van Gool
• Abstract要約: 本稿では,従来のプラグアンドプレイ方式を拡散サンプリングフレームワークに統合したDiffPIRを提案する。 DiffPIRは、差別的なガウスのデノイザーに依存するプラグアンドプレイIR法と比較して、拡散モデルの生成能力を継承することが期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 135.6359475784627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Plug-and-play Image Restoration (IR) has been widely recognized as a flexible and interpretable method for solving various inverse problems by utilizing any off-the-shelf denoiser as the implicit image prior. However, most existing methods focus on discriminative Gaussian denoisers. Although diffusion models have shown impressive performance for high-quality image synthesis, their potential to serve as a generative denoiser prior to the plug-and-play IR methods remains to be further explored. While several other attempts have been made to adopt diffusion models for image restoration, they either fail to achieve satisfactory results or typically require an unacceptable number of Neural Function Evaluations (NFEs) during inference. This paper proposes DiffPIR, which integrates the traditional plug-and-play method into the diffusion sampling framework. Compared to plug-and-play IR methods that rely on discriminative Gaussian denoisers, DiffPIR is expected to inherit the generative ability of diffusion models. Experimental results on three representative IR tasks, including super-resolution, image deblurring, and inpainting, demonstrate that DiffPIR achieves state-of-the-art performance on both the FFHQ and ImageNet datasets in terms of reconstruction faithfulness and perceptual quality with no more than 100 NFEs. The source code is available at {\url{https://github.com/yuanzhi-zhu/DiffPIR}}
• Abstract（参考訳）: プラグアンドプレイ画像復元(IR)は,既往の暗黙のイメージとして市販のデノイザを用いて,様々な逆問題を解決するフレキシブルかつ解釈可能な方法として広く認識されている。 しかし、既存の手法の多くは差別的ガウス的デノイザーに焦点をあてている。 拡散モデルは高品質な画像合成に優れた性能を示したが、プラグ・アンド・プレイIR法に先立って生成デノイザとして機能する可能性については、さらに検討が続けられている。 画像復元に拡散モデルを採用する試みは他にもいくつかあるが、良好な結果が得られなかったり、通常は推論中に許容できない数のニューラルファンクション評価(NFE)を必要とする。 本稿では,従来のプラグアンドプレイ方式を拡散サンプリングフレームワークに統合したDiffPIRを提案する。 gaussian denoisersを識別するプラグイン・アンド・プレイ ir 法と比較して、diffpir は拡散モデルの生成能力を継承することが期待されている。 超解像、画像デブラリング、インパインティングを含む3つの代表的なirタスクの実験結果から、diffpirは100nfe以下の再構成忠実性と知覚品質でffhqとimagenetの両方で最先端のパフォーマンスを達成していることが示されている。 ソースコードは {\url{https://github.com/yuanzhi-zhu/DiffPIR}}で入手できる。

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