論文の概要: AutoDIR: Automatic All-in-One Image Restoration with Latent Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10123v3
• Date: Sun, 19 Nov 2023 06:39:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 17:33:27.044950
• Title: AutoDIR: Automatic All-in-One Image Restoration with Latent Diffusion
• Title（参考訳）: AutoDIR: 遅延拡散によるオールインワン画像の自動復元
• Authors: Yitong Jiang, Zhaoyang Zhang, Tianfan Xue and Jinwei Gu
• Abstract要約: 遅延拡散(AutoDIR)を用いたオールインワン画像復元フレームワークを提案する。 AutoDIRは、複数の未知の劣化を自動的に検出し、対処する。 特にAutoDIRは、複数の未知の劣化を伴う実シナリオイメージを自動的に処理する最初の方法でもある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.421151953332288
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we aim to solve complex real-world image restoration situations, in which, one image may have a variety of unknown degradations. To this end, we propose an all-in-one image restoration framework with latent diffusion (AutoDIR), which can automatically detect and address multiple unknown degradations. Our framework first utilizes a Blind Image Quality Assessment Module (BIQA) to automatically detect and identify the unknown dominant image degradation type of the image. Then, an All-in-One Image Refinement (AIR) Module handles multiple kinds of degradation image restoration with the guidance of BIQA. Finally, a Structure Correction Module (SCM) is proposed to recover the image details distorted by AIR. Our comprehensive evaluation demonstrates that AutoDIR outperforms state-of-the-art approaches by achieving superior restoration results while supporting a wider range of tasks. Notably, AutoDIR is also the first method to automatically handle real-scenario images with multiple unknown degradations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ある画像が未知の劣化を生じさせる複雑な実世界の画像復元状況を解決することを目的とする。 そこで本研究では,複数の未知の劣化を自動的に検出し対処できる,潜在拡散(autodir)を備えたオールインワン画像復元フレームワークを提案する。 まず,ブラインド画像品質評価モジュール(biqa)を用いて,画像の未知の支配的画像劣化型の自動検出と同定を行う。 次に、オールインワンイメージリファインメント(AIR)モジュールは、BIQAのガイダンスにより、複数の種類の劣化画像復元を処理する。 最後に,AIRで歪んだ画像の復元のために,SCM(Structure Correction Module)を提案する。 総合的な評価から,autodirはより広い範囲のタスクをサポートしながら,優れた修復結果を達成し,最先端のアプローチに勝ることが示された。 特にAutoDIRは、複数の未知の劣化を伴う実シナリオイメージを自動的に処理する最初の方法でもある。

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