論文の概要: Tell Me What You See: Text-Guided Real-World Image Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10191v2
- Date: Wed, 29 May 2024 08:09:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 23:50:38.828366
- 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を追加することで、合成画像と実世界の画像のデノナイズと再構成が大幅に向上することを示す。
本稿では,シーンを撮影する撮影者が容易に行えるように,シーンを事前に記述する代替手段として提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.43307762723943
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image reconstruction from noisy sensor measurements is a challenging problem. Many solutions have been proposed for it, where the main approach is learning good natural images prior 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. We suggest as an alternative to add a description of the scene as prior, which can be easily done by the photographer capturing the scene. Inspired by the remarkable success of diffusion models for image generation, using a text-guided diffusion model we show that adding image caption information significantly improves image denoising and reconstruction on both synthetic and real-world images.
- Abstract（参考訳）: ノイズセンサによ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、シーンのノイズの真の統計をモデル化すると共に、優れた自然像を事前に学習することである。
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、複数のキャプチャーを使用するという形で追加情報が必要である。
我々は,シーンを撮影する撮影者が容易に行えるように,シーンを事前に記述する代替手段として提案する。
画像生成における拡散モデルの成功に触発されて,テキスト誘導拡散モデルを用いて,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において,画像の復調と再構成を著しく改善することを示す。
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