論文の概要: Spatial-and-Frequency-aware Restoration method for Images based on Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17629v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 07:11:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 15:27:48.716269
• Title: Spatial-and-Frequency-aware Restoration method for Images based on Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルに基づく画像の空間・周波数認識復元法
• Authors: Kyungsung Lee, Donggyu Lee, Myungjoo Kang
• Abstract要約: 画像復元のための空間・周波数対応拡散モデルSaFaRIを提案する。 本モデルでは,空間領域と周波数領域の両領域において画像の忠実度を保ち,再現性の向上を図っている。 我々の徹底的な評価は、SaFaRIがImageNetデータセットとFFHQデータセットの両方で最先端のパフォーマンスを実現していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.947387272047602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have recently emerged as a promising framework for Image Restoration (IR), owing to their ability to produce high-quality reconstructions and their compatibility with established methods. Existing methods for solving noisy inverse problems in IR, considers the pixel-wise data-fidelity. In this paper, we propose SaFaRI, a spatial-and-frequency-aware diffusion model for IR with Gaussian noise. Our model encourages images to preserve data-fidelity in both the spatial and frequency domains, resulting in enhanced reconstruction quality. We comprehensively evaluate the performance of our model on a variety of noisy inverse problems, including inpainting, denoising, and super-resolution. Our thorough evaluation demonstrates that SaFaRI achieves state-of-the-art performance on both the ImageNet datasets and FFHQ datasets, outperforming existing zero-shot IR methods in terms of LPIPS and FID metrics.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像復元(IR)のための有望なフレームワークとして最近登場しており、高品質な再構成と確立された手法との互換性のためである。 IRにおけるノイズの多い逆問題の解法は、画素単位でのデータ忠実性を考える。 本稿では,ガウス雑音を持つ赤外線の空間・周波数・周波数拡散モデルであるSaFaRIを提案する。 本モデルでは,空間領域と周波数領域の両方において画像の忠実性が保たれ,コンストラクション品質が向上する。 我々は, インペイント, ノイズ除去, スーパーレゾリューションなど, 様々な雑音の逆問題に対して, モデルの性能を包括的に評価する。 我々の徹底的な評価は、SaFaRIがImageNetデータセットとFFHQデータセットの両方で最先端のパフォーマンスを達成し、LPIPSとFIDメトリクスの点で既存のゼロショットIRメソッドよりも優れていることを示している。

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