論文の概要: Resfusion: Denoising Diffusion Probabilistic Models for Image Restoration Based on Prior Residual Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14900v3
• Date: Fri, 04 Oct 2024 16:42:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:07:51.727351
• Title: Resfusion: Denoising Diffusion Probabilistic Models for Image Restoration Based on Prior Residual Noise
• Title（参考訳）: 拡散確率モデルに基づく残差雑音に基づく画像復元
• Authors: Zhenning Shi, Haoshuai Zheng, Chen Xu, Changsheng Dong, Bin Pan, Xueshuo Xie, Along He, Tao Li, Huazhu Fu,
• Abstract要約: 微分拡散モデルの研究は、画像復元の分野への応用を拡大した。 本稿では,残余項を拡散前進過程に組み込むフレームワークであるResfusionを提案する。 Resfusionは, ISTDデータセット, LOLデータセット, Raindropデータセットに対して, わずか5つのサンプリングステップで競合性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.65659277870287
• License:
• Abstract: Recently, research on denoising diffusion models has expanded its application to the field of image restoration. Traditional diffusion-based image restoration methods utilize degraded images as conditional input to effectively guide the reverse generation process, without modifying the original denoising diffusion process. However, since the degraded images already include low-frequency information, starting from Gaussian white noise will result in increased sampling steps. We propose Resfusion, a general framework that incorporates the residual term into the diffusion forward process, starting the reverse process directly from the noisy degraded images. The form of our inference process is consistent with the DDPM. We introduced a weighted residual noise, named resnoise, as the prediction target and explicitly provide the quantitative relationship between the residual term and the noise term in resnoise. By leveraging a smooth equivalence transformation, Resfusion determine the optimal acceleration step and maintains the integrity of existing noise schedules, unifying the training and inference processes. The experimental results demonstrate that Resfusion exhibits competitive performance on ISTD dataset, LOL dataset and Raindrop dataset with only five sampling steps. Furthermore, Resfusion can be easily applied to image generation and emerges with strong versatility. Our code and model are available at https://github.com/nkicsl/Resfusion.
• Abstract（参考訳）: 近年,デノナイズ拡散モデルの研究が画像復元分野への応用を拡大している。 従来の拡散に基づく画像復元法では、劣化した画像を条件入力として利用し、元の劣化拡散過程を変更することなく、逆生成プロセスを効果的に導出する。 しかし、劣化した画像は、既に低周波情報を含んでいるため、ガウスホワイトノイズから始めるとサンプリングステップが増加する。 本稿では,残項を拡散前処理に組み込んだ一般フレームワークであるResfusionを提案する。 私たちの推論プロセスの形式はDDPMと一致しています。 我々は,残音の重み付けされた残音を予測対象として導入し,残音における残音項と残音項の量的関係を明示した。 滑らかな等価変換を利用することで、Resfusionは最適な加速度ステップを決定し、既存のノイズスケジュールの整合性を維持し、トレーニングと推論プロセスを統一する。 実験の結果,Resfusion は ISTD データセット,OL データセット,Raindrop データセットに対して,わずか5つのサンプリングステップで競合性能を示すことがわかった。 さらに、画像生成に簡単に適用でき、強力な汎用性で現れる。 私たちのコードとモデルはhttps://github.com/nkicsl/Resfusion.comで公開されています。

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