論文の概要: Realistic Noise Synthesis with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14022v4
• Date: Thu, 02 Jan 2025 13:13:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 22:24:07.621463
• Title: Realistic Noise Synthesis with Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる現実的な雑音合成
• Authors: Qi Wu, Mingyan Han, Ting Jiang, Chengzhi Jiang, Jinting Luo, Man Jiang, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu,
• Abstract要約: ディープラーニングモデルには、大規模な実世界のトレーニングデータが必要です。 本稿では,これらの課題に対処するために拡散モデルを用いた新しい実音合成拡散器(RNSD)法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.404059914652194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep denoising models require extensive real-world training data, which is challenging to acquire. Current noise synthesis techniques struggle to accurately model complex noise distributions. We propose a novel Realistic Noise Synthesis Diffusor (RNSD) method using diffusion models to address these challenges. By encoding camera settings into a time-aware camera-conditioned affine modulation (TCCAM), RNSD generates more realistic noise distributions under various camera conditions. Additionally, RNSD integrates a multi-scale content-aware module (MCAM), enabling the generation of structured noise with spatial correlations across multiple frequencies. We also introduce Deep Image Prior Sampling (DIPS), a learnable sampling sequence based on depth image prior, which significantly accelerates the sampling process while maintaining the high quality of synthesized noise. Extensive experiments demonstrate that our RNSD method significantly outperforms existing techniques in synthesizing realistic noise under multiple metrics and improving image denoising performance.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルには、大規模な実世界のトレーニングデータが必要です。 現在のノイズ合成技術は、複雑なノイズ分布を正確にモデル化するのに苦労している。 本稿では,これらの課題に対処するために拡散モデルを用いた新しい実音合成拡散器(RNSD)法を提案する。 カメラ設定をTCCAM(Time-aware camera-conditioned Affine modulation)に符号化することにより、RNSDは様々なカメラ条件下でより現実的なノイズ分布を生成する。 さらに、RNSDはマルチスケールコンテンツ認識モジュール(MCAM)を統合し、複数の周波数にまたがる空間的相関を持つ構造化ノイズの生成を可能にする。 また,Deep Image Prior Sampling (DIPS)を導入し,合成ノイズの質を高く保ちながらサンプリング処理を大幅に高速化する。 大規模な実験により、RNSD法は、複数のメトリクスの下で現実的なノイズを合成し、画像のデノーミング性能を向上させる既存の手法よりも大幅に優れていることが示された。

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