論文の概要: BlindDiff: Empowering Degradation Modelling in Diffusion Models for Blind Image Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10211v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 11:21:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 17:30:38.900222
• Title: BlindDiff: Empowering Degradation Modelling in Diffusion Models for Blind Image Super-Resolution
• Title（参考訳）: BlindDiff: Blind Image Super-Resolutionのための拡散モデルにおける劣化モデル
• Authors: Feng Li, Yixuan Wu, Zichao Liang, Runmin Cong, Huihui Bai, Yao Zhao, Meng Wang,
• Abstract要約: BlindDiff は SISR のブラインド劣化に対処するための DM ベースのブラインドSR 手法である。 BlindDiffはMAPベースの最適化をDMにシームレスに統合する。 合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験は、BlindDiffが最先端のパフォーマンスを達成することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.47005445345593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models (DM) have achieved remarkable promise in image super-resolution (SR). However, most of them are tailored to solving non-blind inverse problems with fixed known degradation settings, limiting their adaptability to real-world applications that involve complex unknown degradations. In this work, we propose BlindDiff, a DM-based blind SR method to tackle the blind degradation settings in SISR. BlindDiff seamlessly integrates the MAP-based optimization into DMs, which constructs a joint distribution of the low-resolution (LR) observation, high-resolution (HR) data, and degradation kernels for the data and kernel priors, and solves the blind SR problem by unfolding MAP approach along with the reverse process. Unlike most DMs, BlindDiff firstly presents a modulated conditional transformer (MCFormer) that is pre-trained with noise and kernel constraints, further serving as a posterior sampler to provide both priors simultaneously. Then, we plug a simple yet effective kernel-aware gradient term between adjacent sampling iterations that guides the diffusion model to learn degradation consistency knowledge. This also enables to joint refine the degradation model as well as HR images by observing the previous denoised sample. With the MAP-based reverse diffusion process, we show that BlindDiff advocates alternate optimization for blur kernel estimation and HR image restoration in a mutual reinforcing manner. Experiments on both synthetic and real-world datasets show that BlindDiff achieves the state-of-the-art performance with significant model complexity reduction compared to recent DM-based methods. Code will be available at \url{https://github.com/lifengcs/BlindDiff}
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル (DM) は画像超解像 (SR) において顕著な可能性を達成している。 しかし、そのほとんどは、未知の複雑な劣化を伴う現実世界のアプリケーションへの適応性を制限し、固定された既知の劣化設定で非盲検逆問題の解決に適合している。 本研究では, SISR におけるブラインド劣化対策のための DM ベースのブラインドSR 手法である BlindDiff を提案する。 BlindDiffはMAPベースの最適化をDMにシームレスに統合し、低分解能(LR)観測、高分解能(HR)データ、データおよびカーネル前の分解カーネルの連成分布を構築し、逆プロセスとともにMAPアプローチを展開することで盲点SR問題を解決する。 多くのDMとは異なり、BlindDiffは最初、ノイズとカーネルの制約で事前訓練された変調された条件変換器(MCFormer)を提示し、さらに両方の前処理を同時に行う後部サンプリング器として機能する。 次に, 並列化モデルを誘導し, 分解整合性知識を学習するために, 隣り合うサンプリング繰り返しの間には, 単純かつ効果的なカーネル認識勾配項を挿入する。 これにより, 劣化モデルとHR画像との連成化が可能となる。 MAPに基づく逆拡散法により,BlindDiffは相互強化方式でカーネル推定とHR画像復元を代替的に最適化することを提唱する。 合成データセットと実世界のデータセットの両方の実験により、BlindDiffは最近のDMベースの手法と比較して、モデルの複雑さを著しく減らし、最先端のパフォーマンスを達成することが示された。 コードは \url{https://github.com/lifengcs/BlindDiff} で入手できる。

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