論文の概要: WaveDM: Wavelet-Based Diffusion Models for Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13819v1
• Date: Tue, 23 May 2023 08:41:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 17:45:50.908980
• Title: WaveDM: Wavelet-Based Diffusion Models for Image Restoration
• Title（参考訳）: WaveDM:画像復元のためのウェーブレットベース拡散モデル
• Authors: Yi Huang, Jiancheng Huang, Jianzhuang Liu, Yu Dong, Jiaxi Lv, Shifeng Chen
• Abstract要約: 本稿では,効率的な条件サンプリング(ECS)戦略を備えたWavelet-based Diffusion Model (WaveDM)を提案する。 WaveDMは、ウェーブレット変換後の劣化画像のウェーブレットスペクトルに条件付きウェーブレット領域におけるクリーン画像の分布を学習する。 ECSは、初期サンプリング期間における決定論的暗黙サンプリングと同じ手順に従い、クリーンイメージを直接予測するために停止する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.61980182380624
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Latest diffusion-based methods for many image restoration tasks outperform traditional models, but they encounter the long-time inference problem. To tackle it, this paper proposes a Wavelet-Based Diffusion Model (WaveDM) with an Efficient Conditional Sampling (ECS) strategy. WaveDM learns the distribution of clean images in the wavelet domain conditioned on the wavelet spectrum of degraded images after wavelet transform, which is more time-saving in each step of sampling than modeling in the spatial domain. In addition, ECS follows the same procedure as the deterministic implicit sampling in the initial sampling period and then stops to predict clean images directly, which reduces the number of total sampling steps to around 5. Evaluations on four benchmark datasets including image raindrop removal, defocus deblurring, demoir\'eing, and denoising demonstrate that WaveDM achieves state-of-the-art performance with the efficiency that is comparable to traditional one-pass methods and over 100 times faster than existing image restoration methods using vanilla diffusion models.
• Abstract（参考訳）: 多くの画像復元タスクに対する最新の拡散ベース手法は、従来のモデルよりも優れているが、長期にわたる推論問題に遭遇する。 そこで本研究では,効率的な条件サンプリング(ECS)戦略を備えたWavelet-based Diffusion Model (WaveDM)を提案する。 WaveDMは,ウェーブレット変換後の劣化画像のウェーブレットスペクトルに条件付きウェーブレット領域におけるクリーン画像の分布を学習する。 さらに、ECSは初期サンプリング期間における決定論的暗黙サンプリングと同じ手順を踏襲し、クリーンな画像を直接予測するのを停止し、全サンプリングステップ数を約5に削減する。 画像雨滴除去,デフォーカス除去,復号化,復号化を含む4つのベンチマークデータセットの評価は,WaveDMが従来のワンパス手法に匹敵する効率と,バニラ拡散モデルを用いた既存の画像復元手法の100倍以上の速度で,最先端のパフォーマンスを達成することを示した。

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