論文の概要: Efficient Diffusion Model for Image Restoration by Residual Shifting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07319v3
• Date: Sat, 23 Nov 2024 03:47:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:15:43.312424
• Title: Efficient Diffusion Model for Image Restoration by Residual Shifting
• Title（参考訳）: 残差シフトによる画像復元のための効率的な拡散モデル
• Authors: Zongsheng Yue, Jianyi Wang, Chen Change Loy,
• Abstract要約: 本研究では,画像復元のための新しい,効率的な拡散モデルを提案する。 提案手法は,推論中の後処理の高速化を回避し,関連する性能劣化を回避する。 提案手法は,3つの古典的IRタスクにおける現在の最先端手法よりも優れた,あるいは同等の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.02725947015132
• License:
• Abstract: While diffusion-based image restoration (IR) methods have achieved remarkable success, they are still limited by the low inference speed attributed to the necessity of executing hundreds or even thousands of sampling steps. Existing acceleration sampling techniques, though seeking to expedite the process, inevitably sacrifice performance to some extent, resulting in over-blurry restored outcomes. To address this issue, this study proposes a novel and efficient diffusion model for IR that significantly reduces the required number of diffusion steps. Our method avoids the need for post-acceleration during inference, thereby avoiding the associated performance deterioration. Specifically, our proposed method establishes a Markov chain that facilitates the transitions between the high-quality and low-quality images by shifting their residuals, substantially improving the transition efficiency. A carefully formulated noise schedule is devised to flexibly control the shifting speed and the noise strength during the diffusion process. Extensive experimental evaluations demonstrate that the proposed method achieves superior or comparable performance to current state-of-the-art methods on three classical IR tasks, namely image super-resolution, image inpainting, and blind face restoration, \textit{\textbf{even only with four sampling steps}}. Our code and model are publicly available at \url{https://github.com/zsyOAOA/ResShift}.
• Abstract（参考訳）: 拡散ベースの画像復元(IR)法は目覚ましい成功を収めているが、数百から数千のサンプリングステップを実行する必要があるため、推論速度が低いため、依然として制限されている。 既存の加速サンプリング技術は、プロセスの迅速化を図りながら、パフォーマンスをある程度犠牲にし、結果として過度に回復する結果となった。 この問題に対処するため,本研究では,必要な拡散ステップ数を大幅に削減する,新しい,効率的なIR拡散モデルを提案する。 提案手法は,推論中の後処理の高速化を回避し,関連する性能劣化を回避する。 具体的には,残差をシフトさせることにより高品質画像と低品質画像の遷移を容易にし,遷移効率を大幅に向上するマルコフ連鎖を確立する。 拡散過程におけるシフト速度とノイズ強度を柔軟に制御するために、慎重に定式化されたノイズスケジュールを考案する。 広汎な実験的評価により,提案手法は従来の3つのIRタスク,すなわち画像の超解像,画像のインペインティング,ブラインドフェイスの復元,および4つのサンプリングステップのみで,現在の最先端手法よりも優れた性能を達成できることが示されている。 私たちのコードとモデルは、 \url{https://github.com/zsyOAOA/ResShift}で公開されています。

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