論文の概要: Reconstruct-and-Generate Diffusion Model for Detail-Preserving Image
Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10714v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 16:01:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 13:44:01.194548
- Title: Reconstruct-and-Generate Diffusion Model for Detail-Preserving Image
Denoising
- Title（参考訳）: ディテール保存画像の再構成・生成拡散モデル
- Authors: Yujin Wang, Lingen Li, Tianfan Xue, Jinwei Gu
- Abstract要約: 再構成・生成拡散モデル(Reconstruct-and-Generate Diffusion Model, RnG)と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法は, 再構成型復調ネットワークを利用して, 基礎となるクリーン信号の大半を復元する。
拡散アルゴリズムを用いて残留する高周波の詳細を生成し、視覚的品質を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.43285056788183
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image denoising is a fundamental and challenging task in the field of
computer vision. Most supervised denoising methods learn to reconstruct clean
images from noisy inputs, which have intrinsic spectral bias and tend to
produce over-smoothed and blurry images. Recently, researchers have explored
diffusion models to generate high-frequency details in image restoration tasks,
but these models do not guarantee that the generated texture aligns with real
images, leading to undesirable artifacts. To address the trade-off between
visual appeal and fidelity of high-frequency details in denoising tasks, we
propose a novel approach called the Reconstruct-and-Generate Diffusion Model
(RnG). Our method leverages a reconstructive denoising network to recover the
majority of the underlying clean signal, which serves as the initial estimation
for subsequent steps to maintain fidelity. Additionally, it employs a diffusion
algorithm to generate residual high-frequency details, thereby enhancing visual
quality. We further introduce a two-stage training scheme to ensure effective
collaboration between the reconstructive and generative modules of RnG. To
reduce undesirable texture introduced by the diffusion model, we also propose
an adaptive step controller that regulates the number of inverse steps applied
by the diffusion model, allowing control over the level of high-frequency
details added to each patch as well as saving the inference computational cost.
Through our proposed RnG, we achieve a better balance between perception and
distortion. We conducted extensive experiments on both synthetic and real
denoising datasets, validating the superiority of the proposed approach.
- Abstract（参考訳）: 画像の認知はコンピュータビジョンの分野における基本的な課題である。
ほとんどの教師付き遮音法は、固有のスペクトルバイアスを持つノイズの多い入力からクリーンなイメージを再構築し、過度に滑らかでぼやけた画像を生成する傾向がある。
近年,画像復元作業において高頻度の詳細を生成する拡散モデルが検討されているが,これらのモデルでは生成したテクスチャが実際の画像と一致していることは保証されていない。
視覚刺激と高頻度ディテールの忠実性とのトレードオフに対処するため,再構成・生成拡散モデル(rng)と呼ばれる新しい手法を提案する。
提案手法では, 再構成型雑音化ネットワークを用いて, 基礎となるクリーン信号の大部分を復元し, 忠実性を維持するための初期推定を行う。
さらに、拡散アルゴリズムを使用して、残高周波詳細を生成し、視覚品質を向上させる。
さらに、RnGの再構成モジュールと生成モジュール間の効果的な協調を保証するための2段階のトレーニングスキームを導入する。
また,拡散モデルによって導入された望ましくないテクスチャを低減するために,拡散モデルが適用する逆ステップの数を調整し,各パッチに付加される高周波の詳細のレベルを制御し,推論計算コストを削減できる適応ステップ制御器を提案する。
提案したRnGにより,知覚と歪みのバランスが良くなる。
提案手法の優位性を検証するため,合成データと実データの両方について広範な実験を行った。
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