論文の概要: SVNR: Spatially-variant Noise Removal with Denoising Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16052v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 09:32:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 14:56:40.235508
• Title: SVNR: Spatially-variant Noise Removal with Denoising Diffusion
• Title（参考訳）: SVNR:デノイング拡散による空間変動ノイズ除去
• Authors: Naama Pearl, Yaron Brodsky, Dana Berman, Assaf Zomet, Alex Rav Acha, Daniel Cohen-Or, Dani Lischinski
• Abstract要約: 本稿では,より現実的で空間的変動のある雑音モデルを想定した,微分拡散の新たな定式化について述べる。 実験では,強い拡散モデルベースラインに対するアプローチの利点と,最先端の単一画像復号法に対するアプローチの利点を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.2405873681083
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion models have recently shown impressive results in generative tasks. By learning powerful priors from huge collections of training images, such models are able to gradually modify complete noise to a clean natural image via a sequence of small denoising steps, seemingly making them well-suited for single image denoising. However, effectively applying denoising diffusion models to removal of realistic noise is more challenging than it may seem, since their formulation is based on additive white Gaussian noise, unlike noise in real-world images. In this work, we present SVNR, a novel formulation of denoising diffusion that assumes a more realistic, spatially-variant noise model. SVNR enables using the noisy input image as the starting point for the denoising diffusion process, in addition to conditioning the process on it. To this end, we adapt the diffusion process to allow each pixel to have its own time embedding, and propose training and inference schemes that support spatially-varying time maps. Our formulation also accounts for the correlation that exists between the condition image and the samples along the modified diffusion process. In our experiments we demonstrate the advantages of our approach over a strong diffusion model baseline, as well as over a state-of-the-art single image denoising method.
• Abstract（参考訳）: 雑音拡散モデルは最近、生成的タスクにおいて印象的な結果を示している。 トレーニング画像の膨大なコレクションから強力な事前学習を行うことで、このようなモデルは小さなデノナイジングステップのシーケンスを通じて、完全なノイズをクリーンな自然画像に徐々に修正することができる。 しかし, 実写画像のノイズとは異なり, 付加的な白色ガウス雑音に基づくため, 実写ノイズ除去に効果的にデノナイジング拡散モデルを適用することは困難である。 本研究では,より現実的で空間的変動のある雑音モデルを想定した,新しい拡散の定式化であるSVNRを提案する。 SVNRは、ノイズの多い入力画像を、その上に処理を条件付けることに加えて、デノナイジング拡散プロセスの出発点として使用できる。 この目的のために,各画素が独自の時間埋め込みを持つように拡散過程を適応させ,空間的に変化する時間マップをサポートするトレーニングおよび推論スキームを提案する。 我々の定式化は、条件画像と修正拡散過程に沿ったサンプルとの間に存在する相関も説明します。 実験では, 強力な拡散モデルベースラインに対するアプローチの利点と, 最先端の単一画像復号法に対するアプローチの利点を実証した。

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