論文の概要: Stimulating the Diffusion Model for Image Denoising via Adaptive Embedding and Ensembling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03992v1
• Date: Sat, 8 Jul 2023 14:59:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 16:07:24.612992
• Title: Stimulating the Diffusion Model for Image Denoising via Adaptive Embedding and Ensembling
• Title（参考訳）: アダプティブ埋め込みとセンスリングによる画像音化拡散モデル刺激
• Authors: Tong Li, Hansen Feng, Lizhi Wang, Zhiwei Xiong, Hua Huang
• Abstract要約: DMID(Diffusion Model for Image Denoising)と呼ばれる新しい手法を提案する。 本手法は, 雑音像を事前学習した拡散モデルに埋め込む適応埋め込み法と, 雑音像の歪みを低減する適応組込み法とを含む。 我々のDMID戦略は、ガウス的および実世界のイメージデノーミングにおいて、あらゆる歪みに基づく知覚的メトリクスに対する最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.346676741280774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image denoising is a fundamental problem in computational photography, where achieving high-quality perceptual performance with low distortion is highly demanding. Current methods either struggle with perceptual performance or suffer from significant distortion. Recently, the emerging diffusion model achieves state-of-the-art performance in various tasks, and its denoising mechanism demonstrates great potential for image denoising. However, stimulating diffusion models for image denoising is not straightforward and requires solving several critical problems. On the one hand, the input inconsistency hinders the connection of diffusion models and image denoising. On the other hand, the content inconsistency between the generated image and the desired denoised image introduces additional distortion. To tackle these problems, we present a novel strategy called Diffusion Model for Image Denoising (DMID) by understanding and rethinking the diffusion model from a denoising perspective. Our DMID strategy includes an adaptive embedding method that embeds the noisy image into a pre-trained diffusion model, and an adaptive ensembling method that reduces distortion in the denoised image. Our DMID strategy achieves state-of-the-art performance on all distortion-based and perceptual metrics, for both Gaussian and real-world image denoising.
• Abstract（参考訳）: 画像のデノイジングは、低歪みで高品質な知覚性能を達成することが非常に要求される計算写真における根本的な問題である。 現在の方法は知覚的なパフォーマンスに苦しむか、大きな歪みに悩まされる。 近年,新しい拡散モデルによって様々なタスクにおける最先端性能が達成され,そのデノナイジング機構は画像のデノナイジングに大きな可能性を示している。 しかし、画像の強調のための刺激拡散モデルは単純ではなく、いくつかの重要な問題を解決する必要がある。 一方、入力の不整合は拡散モデルと画像のデノージングの接続を妨げる。 一方、生成した画像と所望の復号化画像とのコンテンツ不整合は、さらなる歪みをもたらす。 これらの課題に対処するために,拡散モデルを理解し再考することで,DMID(Diffusion Model for Image Denoising)と呼ばれる新しい戦略を提案する。 我々のDMID戦略は、雑音像を事前学習した拡散モデルに埋め込む適応埋め込み法と、復調画像の歪みを低減する適応アンサンブル法とを含む。 dmid戦略は,gaussian画像とreal-world画像の両方に対して,歪みベースおよび知覚指標の最先端性能を実現する。

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