論文の概要: Low-Light Image Enhancement with Wavelet-based Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00306v1
- Date: Thu, 1 Jun 2023 03:08:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-02 18:29:51.348158
- Title: Low-Light Image Enhancement with Wavelet-based Diffusion Models
- Title（参考訳）: ウェーブレットベース拡散モデルによる低光強調
- Authors: Hai Jiang, Ao Luo, Songchen Han, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu
- Abstract要約: 拡散モデルは画像復元作業において有望な結果を得たが、時間を要する、過剰な計算資源消費、不安定な復元に悩まされている。
本稿では,DiffLLと呼ばれる高能率かつ高能率な拡散型低光画像強調手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.59404566296951
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models have achieved promising results in image restoration tasks,
yet suffer from time-consuming, excessive computational resource consumption,
and unstable restoration. To address these issues, we propose a robust and
efficient Diffusion-based Low-Light image enhancement approach, dubbed DiffLL.
Specifically, we present a wavelet-based conditional diffusion model (WCDM)
that leverages the generative power of diffusion models to produce results with
satisfactory perceptual fidelity. Additionally, it also takes advantage of the
strengths of wavelet transformation to greatly accelerate inference and reduce
computational resource usage without sacrificing information. To avoid chaotic
content and diversity, we perform both forward diffusion and reverse denoising
in the training phase of WCDM, enabling the model to achieve stable denoising
and reduce randomness during inference. Moreover, we further design a
high-frequency restoration module (HFRM) that utilizes the vertical and
horizontal details of the image to complement the diagonal information for
better fine-grained restoration. Extensive experiments on publicly available
real-world benchmarks demonstrate that our method outperforms the existing
state-of-the-art methods both quantitatively and visually, and it achieves
remarkable improvements in efficiency compared to previous diffusion-based
methods. In addition, we empirically show that the application for low-light
face detection also reveals the latent practical values of our method.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像復元タスクにおいて有望な結果を得たが、時間的消費、過剰な計算リソース消費、不安定な修復に苦しめられている。
これらの問題に対処するため,DiffLLと呼ばれる拡散型低光画像強調手法を提案する。
具体的には,ウェーブレットに基づく条件拡散モデル(WCDM)を提案する。
さらに、ウェーブレット変換の強みを利用して推論を大幅に加速し、情報を犠牲にすることなく計算資源の使用を減らす。
カオスコンテンツや多様性を避けるために,wcdmのトレーニングフェーズにおいて前方拡散と逆雑音化の両方を行い,モデルが安定した雑音化を実現し,推論中のランダム性を低減する。
さらに、画像の垂直および水平の細部を利用した高周波数復元モジュール(HFRM)を設計し、対角線情報を補完し、よりきめ細かい復元を行う。
公開されている実世界のベンチマーク実験により,本手法は既存の最先端手法よりも定量的かつ視覚的に優れており,従来の拡散法に比べて効率が著しく向上していることが示された。
また,低照度顔検出への応用により,本手法の潜在的な実用的価値も明らかにできることを示す。
関連論文リスト
- A Wavelet Diffusion GAN for Image Super-Resolution [7.986370916847687]
拡散モデルは,高忠実度画像生成のためのGAN(Generative Adversarial Network)の優れた代替品として登場した。
しかし、そのリアルタイム実現性は、遅いトレーニングと推論速度によって妨げられている。
本研究では,ウェーブレットを用いた単一画像超解法のための条件拡散GANスキームを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-23T15:34:06Z) - Distilling Diffusion Models into Conditional GANs [90.76040478677609]
複雑な多段階拡散モデルを1段階条件付きGAN学生モデルに蒸留する。
E-LatentLPIPSは,拡散モデルの潜在空間で直接動作する知覚的損失である。
我々は, 最先端の1ステップ拡散蒸留モデルよりも優れた1ステップ発生器を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-09T17:59:40Z) - Lossy Image Compression with Foundation Diffusion Models [10.407650300093923]
本研究は,拡散を用いた量子化誤差の除去をデノナイジングタスクとして定式化し,送信された遅延画像の損失情報を復元する。
当社のアプローチでは,完全な拡散生成プロセスの10%未満の実行が可能であり,拡散モデルにアーキテクチャ的な変更は不要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-12T16:23:42Z) - Efficient Diffusion Model for Image Restoration by Residual Shifting [63.02725947015132]
本研究では,画像復元のための新しい,効率的な拡散モデルを提案する。
提案手法は,推論中の後処理の高速化を回避し,関連する性能劣化を回避する。
提案手法は,3つの古典的IRタスクにおける現在の最先端手法よりも優れた,あるいは同等の性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-12T05:06:07Z) - Global Structure-Aware Diffusion Process for Low-Light Image Enhancement [64.69154776202694]
本稿では,低照度画像強調問題に対処する拡散型フレームワークについて検討する。
我々は、その固有のODE-軌道の正規化を提唱する。
実験により,提案手法は低照度化において優れた性能を発揮することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:01:52Z) - Fast Diffusion EM: a diffusion model for blind inverse problems with
application to deconvolution [0.0]
現在の手法では、劣化が知られており、復元と多様性の点で印象的な結果をもたらすと仮定している。
本研究では、これらのモデルの効率を活用し、復元された画像と未知のパラメータを共同で推定する。
本手法は,拡散モデルから抽出したサンプルを用いて,問題の対数類似度を近似し,未知のモデルパラメータを推定する方法とを交互に比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-01T06:47:13Z) - ResShift: Efficient Diffusion Model for Image Super-resolution by
Residual Shifting [70.83632337581034]
拡散に基づく画像超解像法(SR)は主に低推論速度によって制限される。
本稿では,SRの拡散段数を大幅に削減する新しい,効率的な拡散モデルを提案する。
本手法は,残差をシフトすることで高分解能画像と低分解能画像の間を移動させるマルコフ連鎖を構成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-23T15:10:02Z) - ACDMSR: Accelerated Conditional Diffusion Models for Single Image
Super-Resolution [84.73658185158222]
本稿では,ACDMSRと呼ばれる拡散モデルに基づく超解像法を提案する。
提案手法は, 決定論的反復分解過程を通じて超解像を行うために, 標準拡散モデルに適応する。
提案手法は,低解像度画像に対してより視覚的に現実的な表現を生成し,現実的なシナリオにおけるその有効性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-03T06:49:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。