論文の概要: Residual Denoising Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13712v2
- Date: Sat, 7 Oct 2023 14:32:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 04:20:15.692419
- Title: Residual Denoising Diffusion Models
- Title(参考訳): 残留消音拡散モデル
- Authors: Jiawei Liu, Qiang Wang, Huijie Fan, Yinong Wang, Yandong Tang,
Liangqiong Qu
- Abstract要約: 本稿では,従来の単音化拡散過程を残差拡散と雑音拡散に分解する新しい二重拡散過程を提案する。
この二重拡散フレームワークは、デノナイジングに基づく拡散モデルを拡張し、画像生成と復元の両方のための統一的で解釈可能なモデルへと拡張する。
革新的なフレームワークのさらなる探索、応用、開発を促進するために、コードと事前訓練されたモデルを提供しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.335581762410854
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose residual denoising diffusion models (RDDM), a novel dual diffusion
process that decouples the traditional single denoising diffusion process into
residual diffusion and noise diffusion. This dual diffusion framework expands
the denoising-based diffusion models, initially uninterpretable for image
restoration, into a unified and interpretable model for both image generation
and restoration by introducing residuals. Specifically, our residual diffusion
represents directional diffusion from the target image to the degraded input
image and explicitly guides the reverse generation process for image
restoration, while noise diffusion represents random perturbations in the
diffusion process. The residual prioritizes certainty, while the noise
emphasizes diversity, enabling RDDM to effectively unify tasks with varying
certainty or diversity requirements, such as image generation and restoration.
We demonstrate that our sampling process is consistent with that of DDPM and
DDIM through coefficient transformation, and propose a partially
path-independent generation process to better understand the reverse process.
Notably, our RDDM enables a generic UNet, trained with only an $\ell _1$ loss
and a batch size of 1, to compete with state-of-the-art image restoration
methods. We provide code and pre-trained models to encourage further
exploration, application, and development of our innovative framework
(https://github.com/nachifur/RDDM).
- Abstract(参考訳): 本研究では,従来の単発脱離拡散過程を残留拡散と雑音拡散に分離する新しい二重拡散過程である残留脱離拡散モデル(rddm)を提案する。
この二重拡散フレームワークは、当初画像復元には解釈不可能なデノイングに基づく拡散モデルを拡張し、残差を導入して画像生成と復元の両方のための統一的で解釈可能なモデルへと拡張する。
具体的には、残差拡散はターゲット画像から劣化した入力画像への方向拡散を表し、画像復元のための逆生成過程を明示的に導く一方、ノイズ拡散は拡散過程におけるランダムな摂動を表す。
残差は確実性を優先し、ノイズは多様性を強調し、RDDMは画像生成や復元のような様々な確実性や多様性の要求でタスクを効果的に統一することができる。
本プロセスは係数変換によるDDPMとDDIMと整合性を示し,逆過程をよりよく理解するための部分経路独立生成プロセスを提案する。
特に、RDDMは、$$\ell _1$ロスとバッチサイズ1でトレーニングされた一般的なUNetを可能にし、最先端の画像復元手法と競合する。
我々は、革新的なフレームワーク(https://github.com/nachifur/RDDM)のさらなる探索、応用、開発を促進するために、コードと事前訓練されたモデルを提供します。
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