論文の概要: Learning A Coarse-to-Fine Diffusion Transformer for Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08730v3
• Date: Tue, 29 Aug 2023 08:52:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-30 17:27:34.251727
• Title: Learning A Coarse-to-Fine Diffusion Transformer for Image Restoration
• Title（参考訳）: 画像復元のための粗粒拡散トランスの学習
• Authors: Liyan Wang, Qinyu Yang, Cong Wang, Wei Wang, Jinshan Pan, Zhixun Su
• Abstract要約: 画像復元のための粗大な拡散変換器(C2F-DFT)を提案する。 C2F-DFTは拡散自己注意(DFSA)と拡散フィードフォワードネットワーク(DFN)を含んでいる 粗い訓練段階において,我々のC2F-DFTはノイズを推定し,サンプリングアルゴリズムにより最終クリーン画像を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.071637725773314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the remarkable performance of diffusion models in various vision tasks. However, for image restoration that aims to recover clear images with sharper details from given degraded observations, diffusion-based methods may fail to recover promising results due to inaccurate noise estimation. Moreover, simple constraining noises cannot effectively learn complex degradation information, which subsequently hinders the model capacity. To solve the above problems, we propose a coarse-to-fine diffusion Transformer (C2F-DFT) for image restoration. Specifically, our C2F-DFT contains diffusion self-attention (DFSA) and diffusion feed-forward network (DFN) within a new coarse-to-fine training scheme. The DFSA and DFN respectively capture the long-range diffusion dependencies and learn hierarchy diffusion representation to facilitate better restoration. In the coarse training stage, our C2F-DFT estimates noises and then generates the final clean image by a sampling algorithm. To further improve the restoration quality, we propose a simple yet effective fine training scheme. It first exploits the coarse-trained diffusion model with fixed steps to generate restoration results, which then would be constrained with corresponding ground-truth ones to optimize the models to remedy the unsatisfactory results affected by inaccurate noise estimation. Extensive experiments show that C2F-DFT significantly outperforms diffusion-based restoration method IR-SDE and achieves competitive performance compared with Transformer-based state-of-the-art methods on $3$ tasks, including deraining, deblurring, and real denoising. The code is available at https://github.com/wlydlut/C2F-DFT.
• Abstract（参考訳）: 近年,様々な視覚課題における拡散モデルの性能が顕著に向上している。 しかし, 得られた劣化観測からより鮮明な詳細で鮮明な画像を復元することを目的とした画像復元では, 不正確な雑音推定による予測結果の回復に失敗する可能性がある。 さらに、単純な制約ノイズは、複雑な劣化情報を効果的に学習できないため、モデルの容量を阻害する。 そこで本稿では,画像復元のための粗粒拡散トランス(c2f-dft)を提案する。 具体的には,このC2F-DFTには拡散自己注意(DFSA)と拡散フィードフォワードネットワーク(DFN)が含まれている。 dfsaとdfnはそれぞれ長距離拡散依存性を捕捉し、階層拡散表現を学習し、より良い修復を容易にする。 粗い訓練段階において,我々のC2F-DFTはノイズを推定し,サンプリングアルゴリズムにより最終クリーン画像を生成する。 修復の質をさらに高めるため,簡易かつ効果的な訓練手法を提案する。 まず, 粗トレーニング拡散モデルを用いて復元結果の生成を行い, 不正確な騒音推定によって生じる不満足な結果を改善するためのモデル最適化を行う。 拡張実験により,C2F-DFTは拡散型修復法IR-SDEを著しく上回り,3ドルのタスクにおいて,トランスフォーマーをベースとした最先端手法と比較して高い性能を示した。 コードはhttps://github.com/wlydlut/C2F-DFTで公開されている。

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