論文の概要: Tell Me What You See: Text-Guided Real-World Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10191v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 20:35:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 17:58:50.632579
• Title: Tell Me What You See: Text-Guided Real-World Image Denoising
• Title（参考訳）: テキストガイドでリアル世界のイメージをデノイング
• Authors: Erez Yosef, Raja Giryes
• Abstract要約: 画像キャプション情報の追加は、合成画像と実画像の両方の低照度条件における画像再構成を大幅に改善する。 画像キャプション情報の追加は、合成画像と実画像の両方の低照度条件における画像再構成を大幅に改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.134017226646414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image reconstruction in low-light conditions is a challenging problem. Many solutions have been proposed for it, where the main approach is trying to learn a good prior of natural images along with modeling the true statistics of the noise in the scene. In the presence of very low lighting conditions, such approaches are usually not enough, and additional information is required, e.g., in the form of using multiple captures. In this work, we suggest as an alternative to add a description of the scene as prior, which can be easily done by the photographer who is capturing the scene. Using a text-conditioned diffusion model, we show that adding image caption information improves significantly the image reconstruction in low-light conditions on both synthetic and real-world images.
• Abstract（参考訳）: 低照度条件における画像再構成は難しい問題である。 多くの解決策が提案されているが、主なアプローチは自然画像の優れた事前学習と、シーンのノイズの真の統計をモデル化することである。 非常に低い照明条件下では、そのようなアプローチは通常不十分であり、例えば複数のキャプチャを使用するという形で追加情報が必要である。 本研究は,シーンを撮影している写真家が簡単に行えるように,シーンの説明を事前に付加する代替案を提案する。 テキスト条件拡散モデルを用いて,画像キャプション情報の追加により,合成画像と実世界画像の両方において,低照度条件における画像再構成が著しく向上することを示す。

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