論文の概要: Image Restoration Through Generalized Ornstein-Uhlenbeck Bridge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10299v1
- Date: Sat, 16 Dec 2023 03:09:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 17:28:08.153018
- Title: Image Restoration Through Generalized Ornstein-Uhlenbeck Bridge
- Title（参考訳）: 一般オルンシュタイン・ウレンベック橋による画像復元
- Authors: Conghan Yue, Zhengwei Peng, Junlong Ma, Shiyan Du, Pengxu Wei, Dongyu
Zhang
- Abstract要約: 一般化オルンシュタイン・ウレンベック橋(GOUB)モデルについて紹介する。
最小限のコストで点から点への拡散写像を実現する。
これにより、エンドツーエンドのトレーニングが可能になり、低品質の画像からの高品質なイメージのリカバリが可能になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.421949240845416
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion models possess powerful generative capabilities enabling the
mapping of noise to data using reverse stochastic differential equations.
However, in image restoration tasks, the focus is on the mapping relationship
from low-quality images to high-quality images. To address this, we introduced
the Generalized Ornstein-Uhlenbeck Bridge (GOUB) model. By leveraging the
natural mean-reverting property of the generalized OU process and further
adjusting the variance of its steady-state distribution through the Doob's
h-transform, we achieve diffusion mappings from point to point with minimal
cost. This allows for end-to-end training, enabling the recovery of
high-quality images from low-quality ones. Additionally, we uncovered the
mathematical essence of some bridge models, all of which are special cases of
the GOUB and empirically demonstrated the optimality of our proposed models.
Furthermore, benefiting from our distinctive parameterization mechanism, we
proposed the Mean-ODE model that is better at capturing pixel-level information
and structural perceptions. Experimental results show that both models achieved
state-of-the-art results in various tasks, including inpainting, deraining, and
super-resolution. Code is available at https://github.com/Hammour-steak/GOUB.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、逆確率微分方程式を用いたデータへのノイズのマッピングを可能にする強力な生成能力を有する。
しかし,画像復元作業では,低画質画像から高画質画像へのマッピング関係に着目した。
これを解決するために、我々はGeneralized Ornstein-Uhlenbeck Bridge (GOUB)モデルを導入した。
一般化ou過程の自然な平均反転特性を活用し、doobのh変換を通じてその定常分布の分散をさらに調整することにより、最小コストで点から点への拡散写像を実現する。
これにより、エンドツーエンドのトレーニングが可能になり、低品質の画像から高品質なイメージを回復することができる。
さらに,GOUBの特殊な事例である橋梁モデルの数学的性質を明らかにし,提案モデルの有効性を実証的に実証した。
さらに,パラメータ化機構の特長を生かして,画素レベル情報や構造知覚の把握に優れた平均値モデルを提案した。
実験の結果, 両モデルとも最新の結果が得られ, インペインティング, デライン, スーパーレゾリューションなど様々な課題が得られた。
コードはhttps://github.com/Hammour-steak/GOUB.comで入手できる。
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