論文の概要: Exposure Diffusion: HDR Image Generation by Consistent LDR denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14304v1
• Date: Thu, 23 May 2024 08:24:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 18:04:42.727631
• Title: Exposure Diffusion: HDR Image Generation by Consistent LDR denoising
• Title（参考訳）: 露光拡散:連続LDRデノイングによるHDR画像生成
• Authors: Mojtaba Bemana, Thomas Leimkühler, Karol Myszkowski, Hans-Peter Seidel, Tobias Ritschel,
• Abstract要約: 我々は、伝統的に「ブラケット」と呼ばれるLDR画像の集合を融合させ、単一のHDR画像を生成するHDR画像キャプチャー文献からインスピレーションを得る。 有効なHDR結果を生成する複数のLDRブラケットを生成するために,複数の復調処理を運用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.45922922270381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We demonstrate generating high-dynamic range (HDR) images using the concerted action of multiple black-box, pre-trained low-dynamic range (LDR) image diffusion models. Common diffusion models are not HDR as, first, there is no sufficiently large HDR image dataset available to re-train them, and second, even if it was, re-training such models is impossible for most compute budgets. Instead, we seek inspiration from the HDR image capture literature that traditionally fuses sets of LDR images, called "brackets", to produce a single HDR image. We operate multiple denoising processes to generate multiple LDR brackets that together form a valid HDR result. To this end, we introduce an exposure consistency term into the diffusion process to couple the brackets such that they agree across the exposure range they share. We demonstrate HDR versions of state-of-the-art unconditional and conditional as well as restoration-type (LDR2HDR) generative modeling.
• Abstract（参考訳）: 複数のブラックボックス, トレーニング済み低ダイナミックレンジ(LDR)画像拡散モデルを用いて, 高ダイナミックレンジ(HDR)画像の生成を実証する。 一般的な拡散モデルはHDRではなく、第1に、それらを再トレーニングするのに十分な大きなHDRイメージデータセットが存在しておらず、第2に、たとえそうであったとしても、そのようなモデルを再トレーニングすることは、ほとんどの計算予算では不可能である。 代わりに、伝統的に「ブラケット」と呼ばれるLDR画像の集合を融合させて単一のHDR画像を生成するHDR画像キャプチャー文献からインスピレーションを得る。 有効なHDR結果を生成する複数のLDRブラケットを生成するために,複数の復調処理を運用する。 この目的のために、拡散過程に露光整合項を導入し、ブラケットを結合させ、それらが共有する露光範囲にわたって一致するようにする。 現状無条件・条件のHDR版と復元型(LDR2HDR)生成モデルについて述べる。

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