論文の概要: RecDiffusion: Rectangling for Image Stitching with Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19164v1
• Date: Thu, 28 Mar 2024 06:22:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-29 17:12:54.315101
• Title: RecDiffusion: Rectangling for Image Stitching with Diffusion Models
• Title（参考訳）: RecDiffusion:拡散モデルによる画像ストッチングのための矩形化
• Authors: Tianhao Zhou, Haipeng Li, Ziyi Wang, Ao Luo, Chen-Lin Zhang, Jiajun Li, Bing Zeng, Shuaicheng Liu,
• Abstract要約: 画像縫合整形のための新しい拡散学習フレームワーク textbfRecDiffusion を提案する。 このフレームワークは運動拡散モデル(MDM)を組み合わせて運動場を生成し、縫合された画像の不規則な境界から幾何学的に修正された中間体へ効果的に遷移する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.824503710254206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image stitching from different captures often results in non-rectangular boundaries, which is often considered unappealing. To solve non-rectangular boundaries, current solutions involve cropping, which discards image content, inpainting, which can introduce unrelated content, or warping, which can distort non-linear features and introduce artifacts. To overcome these issues, we introduce a novel diffusion-based learning framework, \textbf{RecDiffusion}, for image stitching rectangling. This framework combines Motion Diffusion Models (MDM) to generate motion fields, effectively transitioning from the stitched image's irregular borders to a geometrically corrected intermediary. Followed by Content Diffusion Models (CDM) for image detail refinement. Notably, our sampling process utilizes a weighted map to identify regions needing correction during each iteration of CDM. Our RecDiffusion ensures geometric accuracy and overall visual appeal, surpassing all previous methods in both quantitative and qualitative measures when evaluated on public benchmarks. Code is released at https://github.com/lhaippp/RecDiffusion.
• Abstract（参考訳）: 異なるキャプチャーから画像を縫い合わせると、しばしば正方でない境界線が生じる。 非矩形境界を解決するために、現在のソリューションは、画像内容を捨てる収穫法、無関係なコンテンツを導入できる塗装法、非直線的特徴を歪ませ、アーティファクトを導入することのできるワープを含む。 これらの課題を克服するために、画像縫合整形のための新しい拡散学習フレームワークである \textbf{RecDiffusion} を導入する。 このフレームワークは運動拡散モデル(MDM)を組み合わせて運動場を生成し、縫合された画像の不規則な境界から幾何学的に修正された中間体へ効果的に遷移する。 画像詳細精細化のためのコンテンツ拡散モデル(CDM)による追従。 特に,本プロセスでは重み付きマップを用いて,CDMの各イテレーションで補正が必要な領域を特定する。 我々のRecDiffusionは幾何的精度と全体的な視覚的魅力を保証し、公的なベンチマークで評価した場合の量的および質的な測定において、過去のすべての手法を上回ります。 コードはhttps://github.com/lhaippp/RecDiffusion.comで公開されている。

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