論文の概要: Bracket Diffusion: HDR Image Generation by Consistent LDR Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14304v2
• Date: Tue, 18 Mar 2025 14:54:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:11:20.005330
• Title: Bracket Diffusion: HDR Image Generation by Consistent LDR Denoising
• Title（参考訳）: ブラケット拡散:一貫性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: 複数のブラックボックス, 事前学習されたLDR画像拡散モデルの協調動作を用いたHDR画像の生成を実演する。 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。 現状未条件および条件回復型(LDR2)生成モデルの結果は,まだHDRでは示されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.45922922270381
• License:
• Abstract: We demonstrate generating HDR images using the concerted action of multiple black-box, pre-trained LDR image diffusion models. Relying on a pre-trained LDR generative diffusion models is vital 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 "exposure brackets'', to produce a single HDR image. We operate multiple denoising processes to generate multiple LDR brackets that together form a valid HDR result. The key to making this work is to introduce a consistency term into the diffusion process to couple the brackets such that they agree across the exposure range they share while accounting for possible differences due to the quantization error. We demonstrate state-of-the-art unconditional and conditional or restoration-type (LDR2HDR) generative modeling results, yet in HDR.
• Abstract（参考訳）: 複数のブラックボックス, 事前学習されたLDR画像拡散モデルの協調動作を用いたHDR画像の生成を実演する。 事前学習されたLDR生成拡散モデルに頼ることは、第一に、それらを再学習するのに十分な大きなHDR画像データセットが存在しないこと、第二に、たとえそうであったとしても、そのようなモデルを再学習することは、ほとんどの計算予算では不可能である。 代わりに我々は、伝統的に「露光ブラケット」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。 この研究の鍵となるのは、拡散過程に一貫性項を導入して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し、量子化誤差による相違を考慮に入れることである。 現状の非条件型・条件型・復元型(LDR2HDR)生成モデルの結果は,まだHDRでは示されていない。

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