論文の概要: Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12966v3
• Date: Mon, 21 Aug 2023 13:16:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 23:44:19.153816
• Title: Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring
• Title（参考訳）: 階層型統合拡散モデルによる実像分解
• Authors: Zheng Chen, Yulun Zhang, Ding Liu, Bin Xia, Jinjin Gu, Linghe Kong, Xin Yuan
• Abstract要約: 拡散モデル (DM) は画像劣化に導入され, 有望な性能を示した。 本稿では,階層型統合拡散モデル(HI-Diff)を提案する。 人工的および実世界のぼかしデータセットの実験は、HI-Diffが最先端の手法より優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.76410266003917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models (DMs) have recently been introduced in image deblurring and exhibited promising performance, particularly in terms of details reconstruction. However, the diffusion model requires a large number of inference iterations to recover the clean image from pure Gaussian noise, which consumes massive computational resources. Moreover, the distribution synthesized by the diffusion model is often misaligned with the target results, leading to restrictions in distortion-based metrics. To address the above issues, we propose the Hierarchical Integration Diffusion Model (HI-Diff), for realistic image deblurring. Specifically, we perform the DM in a highly compacted latent space to generate the prior feature for the deblurring process. The deblurring process is implemented by a regression-based method to obtain better distortion accuracy. Meanwhile, the highly compact latent space ensures the efficiency of the DM. Furthermore, we design the hierarchical integration module to fuse the prior into the regression-based model from multiple scales, enabling better generalization in complex blurry scenarios. Comprehensive experiments on synthetic and real-world blur datasets demonstrate that our HI-Diff outperforms state-of-the-art methods. Code and trained models are available at https://github.com/zhengchen1999/HI-Diff.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル (DM) は近年, 画像劣化において導入され, 特に細部再構成において有望な性能を示した。 しかし、拡散モデルは、大量の計算資源を消費する純粋なガウスノイズからクリーンなイメージを復元するために、多数の推論反復を必要とする。 さらに、拡散モデルにより合成された分布は、しばしば対象結果と不一致であり、歪みに基づくメトリクスの制限につながる。 上記の問題に対処するために,実像デブラリングのための階層的統合拡散モデル(hi-diff)を提案する。 具体的には、高いコンパクト化された潜在空間でDMを実行し、デブロアリングプロセスの前の特徴を生成する。 退化処理は回帰法により実施され、歪み精度が向上する。 一方、非常にコンパクトな潜在空間は、DMの効率性を保証する。 さらに,複数スケールの回帰モデルに事前を融合させる階層型統合モジュールを設計し,複雑なぼやけたシナリオにおけるより優れた一般化を実現する。 人工的および実世界のぼかしデータセットに関する総合的な実験は、HI-Diffが最先端の手法より優れていることを示す。 コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/zhengchen1999/hi-diffで入手できる。

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