論文の概要: Decoupled Data Consistency with Diffusion Purification for Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06054v4
• Date: Wed, 27 Mar 2024 17:06:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 21:44:21.046207
• Title: Decoupled Data Consistency with Diffusion Purification for Image Restoration
• Title（参考訳）: 画像復元のための拡散浄化を伴うデカップリングデータ整合性
• Authors: Xiang Li, Soo Min Kwon, Ismail R. Alkhouri, Saiprasad Ravishankar, Qing Qu,
• Abstract要約: 本稿では,データ整合性ステップから逆処理を分離することで問題に対処する拡散型画像復元法を提案する。 我々の手法は多目的性を示し、潜在空間における効率的な問題解決に高い適応性を与える。 提案手法の有効性は,画像のデノイング,デブロアリング,インペイント,超解像など,画像修復作業における総合的な実験を通じて検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.043002968696978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diffusion models have recently gained traction as a powerful class of deep generative priors, excelling in a wide range of image restoration tasks due to their exceptional ability to model data distributions. To solve image restoration problems, many existing techniques achieve data consistency by incorporating additional likelihood gradient steps into the reverse sampling process of diffusion models. However, the additional gradient steps pose a challenge for real-world practical applications as they incur a large computational overhead, thereby increasing inference time. They also present additional difficulties when using accelerated diffusion model samplers, as the number of data consistency steps is limited by the number of reverse sampling steps. In this work, we propose a novel diffusion-based image restoration solver that addresses these issues by decoupling the reverse process from the data consistency steps. Our method involves alternating between a reconstruction phase to maintain data consistency and a refinement phase that enforces the prior via diffusion purification. Our approach demonstrates versatility, making it highly adaptable for efficient problem-solving in latent space. Additionally, it reduces the necessity for numerous sampling steps through the integration of consistency models. The efficacy of our approach is validated through comprehensive experiments across various image restoration tasks, including image denoising, deblurring, inpainting, and super-resolution.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは最近、データ分布をモデル化する能力に優れ、幅広い画像復元タスクに優れており、強力な生成前駆体として注目を集めている。 画像復元の問題を解決するために,拡散モデルの逆サンプリングプロセスに追加の確率勾配ステップを組み込むことで,データ一貫性を実現する手法が多数存在する。 しかし、さらなる勾配のステップは、計算オーバーヘッドが大きくなり、推論時間が増大するにつれて、現実の実用的な応用に挑戦する。 また、データ一貫性ステップの数は、逆サンプリングステップの数によって制限されるため、加速拡散モデルサンプリング器を使用する際のさらなる困難が生じる。 本研究では,データ整合性から逆処理を分離することにより,これらの問題に対処する新しい拡散型画像復元法を提案する。 本手法は,データの整合性を維持するための再構成フェーズと,拡散浄化による事前処理を行う精製フェーズの交互化を含む。 我々の手法は多目的性を示し、潜在空間における効率的な問題解決に高い適応性を与える。 さらに、一貫性モデルを統合することで、多数のサンプリングステップの必要性を低減する。 提案手法の有効性は,画像のデノイング,デブロアリング,インペイント,超解像など,画像修復作業における総合的な実験を通じて検証される。

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