論文の概要: Pyramid Diffusion Models For Low-light Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10028v1
• Date: Wed, 17 May 2023 08:15:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 17:06:50.069684
• Title: Pyramid Diffusion Models For Low-light Image Enhancement
• Title（参考訳）: 低照度画像強調のためのピラミッド拡散モデル
• Authors: Dewei Zhou, Zongxin Yang, Yi Yang
• Abstract要約: 本稿では,低照度画像強調のためのピラミッド拡散モデル(PyDiff)を提案する。 ピディフは、新しいピラミッド拡散法を用いて、ピラミッド分解様式でサンプリングを行う(すなわち、1つの逆過程において徐々に解像度が増大する)。 人気のあるベンチマークの実験は、PyDiffが優れたパフォーマンスと効率を達成することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.701108453289162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering noise-covered details from low-light images is challenging, and the results given by previous methods leave room for improvement. Recent diffusion models show realistic and detailed image generation through a sequence of denoising refinements and motivate us to introduce them to low-light image enhancement for recovering realistic details. However, we found two problems when doing this, i.e., 1) diffusion models keep constant resolution in one reverse process, which limits the speed; 2) diffusion models sometimes result in global degradation (e.g., RGB shift). To address the above problems, this paper proposes a Pyramid Diffusion model (PyDiff) for low-light image enhancement. PyDiff uses a novel pyramid diffusion method to perform sampling in a pyramid resolution style (i.e., progressively increasing resolution in one reverse process). Pyramid diffusion makes PyDiff much faster than vanilla diffusion models and introduces no performance degradation. Furthermore, PyDiff uses a global corrector to alleviate the global degradation that may occur in the reverse process, significantly improving the performance and making the training of diffusion models easier with little additional computational consumption. Extensive experiments on popular benchmarks show that PyDiff achieves superior performance and efficiency. Moreover, PyDiff can generalize well to unseen noise and illumination distributions.
• Abstract（参考訳）: 低照度画像からノイズを隠蔽した詳細を復元することは困難であり、従来の方法で得られた結果は改善の余地を残している。 近年の拡散モデルでは,高精細化の連続を通じ,写実的かつ詳細な画像生成を示し,低光度画像強調に導入し,写実的詳細を復元する動機付けを行っている。 しかし、これを行うと2つの問題を見つけました。 1)拡散モデルは、速度を制限する1つの逆プロセスで一定解像度を保つ。 2)拡散モデルは時々大域的な劣化(例えばrgbシフト)を引き起こす。 そこで本研究では,低照度画像強調のためのピラミッド拡散モデル(PyDiff)を提案する。 ピディフは、新しいピラミッド拡散法を用いて、ピラミッド分解様式(すなわち、1つの逆過程において徐々に解像度が増大する)でサンプリングを行う。 ピラミッド拡散により、PyDiffはバニラ拡散モデルよりもはるかに高速になり、性能劣化は起こらない。 さらに、PyDiffは、逆プロセスで起こりうるグローバルな劣化を軽減するためにグローバルな修正器を使用し、性能を大幅に改善し、計算量の少ない拡散モデルのトレーニングを容易にする。 人気のあるベンチマークに関する大規模な実験は、PyDiffが優れたパフォーマンスと効率を達成することを示している。 さらに、PyDiffは、目に見えないノイズや照明分布をうまく一般化することができる。

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