論文の概要: Blind Image Restoration via Fast Diffusion Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19572v2
• Date: Tue, 05 Nov 2024 12:21:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:32.325482
• Title: Blind Image Restoration via Fast Diffusion Inversion
• Title（参考訳）: 高速拡散インバージョンによるブラインド画像復元
• Authors: Hamadi Chihaoui, Abdelhak Lemkhenter, Paolo Favaro,
• Abstract要約: Blind Image Restoration via fast Diffusion (BIRD) は、劣化モデルパラメータと復元画像の協調最適化を行うブラインド赤外線法である。 提案手法の鍵となる考え方は、初期ノイズがサンプリングされると、逆サンプリングを変更すること、すなわち、中間潜水剤を全て変更しないことである。 画像復元作業におけるBIRDの有効性を実験的に検証し,それらすべてに対して,その成果が得られたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.139433082780037
• License:
• Abstract: Image Restoration (IR) methods based on a pre-trained diffusion model have demonstrated state-of-the-art performance. However, they have two fundamental limitations: 1) they often assume that the degradation operator is completely known and 2) they alter the diffusion sampling process, which may result in restored images that do not lie onto the data manifold. To address these issues, we propose Blind Image Restoration via fast Diffusion inversion (BIRD) a blind IR method that jointly optimizes for the degradation model parameters and the restored image. To ensure that the restored images lie onto the data manifold, we propose a novel sampling technique on a pre-trained diffusion model. A key idea in our method is not to modify the reverse sampling, i.e, not to alter all the intermediate latents, once an initial noise is sampled. This is ultimately equivalent to casting the IR task as an optimization problem in the space of the input noise. Moreover, to mitigate the computational cost associated with inverting a fully unrolled diffusion model, we leverage the inherent capability of these models to skip ahead in the forward diffusion process using large time steps. We experimentally validate BIRD on several image restoration tasks and show that it achieves state of the art performance on all of them. Our code is available at https://github.com/hamadichihaoui/BIRD.
• Abstract（参考訳）: 事前学習した拡散モデルに基づく画像復元(IR)法は,最先端の性能を示す。 ただし、基本的な制限は2つある。 1)分解演算子は完全に知られており、しばしば仮定する。 2) 拡散サンプリングプロセスが変更され,データ多様体上にない復元された画像が生成される可能性がある。 これらの問題に対処するため,高速拡散インバージョン (BIRD) を用いたブラインド画像復元法を提案する。 復元された画像がデータ多様体上に配置されることを保証するため,事前学習した拡散モデルに基づく新しいサンプリング手法を提案する。 本手法の鍵となる考え方は、初期ノイズがサンプリングされると、逆サンプリング、すなわち、中間潜水剤を全て変更しないことである。 これは究極的には、入力ノイズの空間における最適化問題としてIRタスクをキャストすることと同値である。 さらに, 完全にローリングされていない拡散モデルの逆転に伴う計算コストを軽減するために, これらのモデルの本質的能力を活用して, 大きな時間ステップを用いて前方拡散過程をスキップする。 画像復元作業におけるBIRDの有効性を実験的に検証し,それらすべてに対して最先端の性能を実現することを示す。 私たちのコードはhttps://github.com/hamadichihaoui/BIRD.comで公開されています。

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