論文の概要: Deep Equilibrium Diffusion Restoration with Parallel Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11600v2
• Date: Fri, 29 Mar 2024 10:18:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 20:17:13.022600
• Title: Deep Equilibrium Diffusion Restoration with Parallel Sampling
• Title（参考訳）: 並列サンプリングによる深部平衡拡散回復
• Authors: Jiezhang Cao, Yue Shi, Kai Zhang, Yulun Zhang, Radu Timofte, Luc Van Gool,
• Abstract要約: 拡散モデルに基づく画像復元(IR)は、拡散モデルを用いて劣化した画像から高品質な(本社)画像を復元し、有望な性能を達成することを目的としている。 既存のほとんどの手法では、HQイメージをステップバイステップで復元するために長いシリアルサンプリングチェーンが必要であるため、高価なサンプリング時間と高い計算コストがかかる。 本研究では,拡散モデルに基づくIRモデルを異なる視点,すなわちDeqIRと呼ばれるDeQ(Deep equilibrium)固定点系で再考することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 120.15039525209106
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion model-based image restoration (IR) aims to use diffusion models to recover high-quality (HQ) images from degraded images, achieving promising performance. Due to the inherent property of diffusion models, most existing methods need long serial sampling chains to restore HQ images step-by-step, resulting in expensive sampling time and high computation costs. Moreover, such long sampling chains hinder understanding the relationship between inputs and restoration results since it is hard to compute the gradients in the whole chains. In this work, we aim to rethink the diffusion model-based IR models through a different perspective, i.e., a deep equilibrium (DEQ) fixed point system, called DeqIR. Specifically, we derive an analytical solution by modeling the entire sampling chain in these IR models as a joint multivariate fixed point system. Based on the analytical solution, we can conduct parallel sampling and restore HQ images without training. Furthermore, we compute fast gradients via DEQ inversion and found that initialization optimization can boost image quality and control the generation direction. Extensive experiments on benchmarks demonstrate the effectiveness of our method on typical IR tasks and real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルに基づく画像復元(IR)は、拡散モデルを用いて劣化した画像から高品質な(本社)画像を復元し、有望な性能を達成することを目的としている。 拡散モデル固有の性質のため、既存のほとんどの手法では、HQイメージを段階的に復元するために長いシリアルサンプリングチェーンが必要であるため、高価なサンプリング時間と高い計算コストが生じる。 さらに、このような長いサンプリングチェーンは、チェーン全体の勾配を計算するのが難しいため、入力と復元結果の関係を理解するのを妨げている。 本研究では,拡散モデルに基づくIRモデルを異なる視点,すなわちDeqIRと呼ばれるDeQ(Deep equilibrium)固定点系で再考することを目的とする。 具体的には、これらのIRモデルにおけるサンプリングチェーン全体を連成多変量固定点系としてモデル化することにより、解析解を導出する。 解析解に基づいて、訓練なしで並列サンプリングを行い、本社画像の復元を行うことができる。 さらに、DECインバージョンによる高速勾配計算を行い、初期化最適化により画像品質が向上し、生成方向が制御できることを見出した。 ベンチマーク実験により,典型的なIRタスクや実環境設定における提案手法の有効性が示された。

関連論文リスト

• Iterative Token Evaluation and Refinement for Real-World Super-Resolution [77.74289677520508]
  実世界の画像超解像(RWSR)は、低品質(LQ)画像が複雑で未同定の劣化を起こすため、長年にわたる問題である。 本稿では,RWSRのための反復的トークン評価・リファインメントフレームワークを提案する。 ITERはGAN(Generative Adversarial Networks)よりも訓練が容易であり,連続拡散モデルよりも効率的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-09T17:07:32Z)
• Hierarchical Integration Diffusion Model for Realistic Image Deblurring [71.76410266003917]
  拡散モデル (DM) は画像劣化に導入され, 有望な性能を示した。 本稿では,階層型統合拡散モデル(HI-Diff)を提案する。 人工的および実世界のぼかしデータセットの実験は、HI-Diffが最先端の手法より優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T12:18:20Z)
• A Variational Perspective on Solving Inverse Problems with Diffusion Models [101.831766524264]
  逆タスクは、データ上の後続分布を推測するものとして定式化することができる。 しかし、拡散過程の非線形的かつ反復的な性質が後部を引き付けるため、拡散モデルではこれは困難である。 そこで我々は,真の後続分布を近似する設計手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-07T23:00:47Z)
• Reflected Diffusion Models [93.26107023470979]
  本稿では,データのサポートに基づいて進化する反射微分方程式を逆転する反射拡散モデルを提案する。 提案手法は,一般化されたスコアマッチング損失を用いてスコア関数を学習し,標準拡散モデルの主要成分を拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T17:54:38Z)
• Image Restoration with Mean-Reverting Stochastic Differential Equations [9.245782611878752]
  本稿では,汎用画像復元のための微分方程式(SDE)を提案する。 対応する逆時間SDEをシミュレートすることにより、低画質画像の起源を復元することができる。 実験の結果,提案手法は画像の劣化, 劣化, 騒音の定量的比較において, 高い競争性能を示すことがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-27T13:20:48Z)
• Super-resolution Reconstruction of Single Image for Latent features [8.857209365343646]
  単一像超解像(SISR)は、通常、様々な劣化した低分解能(LR)画像を単一の高分解能(HR)画像に復元することに焦点を当てる。 モデルが細部やテクスチャの多様性を保ちながら、高品質かつ迅速なサンプリングを同時に維持することは、しばしば困難である。 この課題は、モデル崩壊、再構成されたHR画像におけるリッチディテールとテクスチャの特徴の欠如、モデルサンプリングの過剰な時間消費などの問題を引き起こす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T09:37:07Z)
• Deep Equilibrium Approaches to Diffusion Models [1.4275201654498746]
  拡散に基づく生成モデルは高品質な画像を生成するのに極めて効果的である。 これらのモデルは通常、高忠実度画像を生成するために長いサンプリングチェーンを必要とする。 我々は、異なる観点からの拡散モデル、すなわち(深い)平衡(DEQ)固定点モデルについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T22:02:19Z)
• Denoising Diffusion Restoration Models [110.1244240726802]
  Denoising Diffusion Restoration Models (DDRM) は効率的で教師なしの後方サンプリング手法である。 DDRMの汎用性を、超高解像度、デブロアリング、インペイント、カラー化のためにいくつかの画像データセットに示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-27T20:19:07Z)
• Score-based diffusion models for accelerated MRI [35.3148116010546]
  本研究では,画像中の逆問題を容易に解けるような条件分布からデータをサンプリングする方法を提案する。 我々のモデルは、訓練のためにのみ等級画像を必要とするが、複雑な値のデータを再構成することができ、さらに並列画像まで拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T08:42:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。