論文の概要: FlowIE: Efficient Image Enhancement via Rectified Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00508v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 17:29:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 06:35:32.676620
• Title: FlowIE: Efficient Image Enhancement via Rectified Flow
• Title（参考訳）: FlowIE: 整流流による効率的な画像強調
• Authors: Yixuan Zhu, Wenliang Zhao, Ao Li, Yansong Tang, Jie Zhou, Jiwen Lu,
• Abstract要約: FlowIEはフローベースのフレームワークであり、基本的な分布から高品質な画像への直線パスを推定する。 私たちのコントリビューションは、合成および実世界のデータセットに関する包括的な実験を通じて、厳密に検証されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.6345505427213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image enhancement holds extensive applications in real-world scenarios due to complex environments and limitations of imaging devices. Conventional methods are often constrained by their tailored models, resulting in diminished robustness when confronted with challenging degradation conditions. In response, we propose FlowIE, a simple yet highly effective flow-based image enhancement framework that estimates straight-line paths from an elementary distribution to high-quality images. Unlike previous diffusion-based methods that suffer from long-time inference, FlowIE constructs a linear many-to-one transport mapping via conditioned rectified flow. The rectification straightens the trajectories of probability transfer, accelerating inference by an order of magnitude. This design enables our FlowIE to fully exploit rich knowledge in the pre-trained diffusion model, rendering it well-suited for various real-world applications. Moreover, we devise a faster inference algorithm, inspired by Lagrange's Mean Value Theorem, harnessing midpoint tangent direction to optimize path estimation, ultimately yielding visually superior results. Thanks to these designs, our FlowIE adeptly manages a diverse range of enhancement tasks within a concise sequence of fewer than 5 steps. Our contributions are rigorously validated through comprehensive experiments on synthetic and real-world datasets, unveiling the compelling efficacy and efficiency of our proposed FlowIE. Code is available at https://github.com/EternalEvan/FlowIE.
• Abstract（参考訳）: イメージエンハンスメントは、複雑な環境と撮像デバイスの制限により、現実世界のシナリオで広範囲に応用される。 従来の手法は、しばしば調整されたモデルによって制約されるため、困難な劣化条件に直面すると頑丈性が低下する。 そこで本研究では,フローベース画像拡張フレームワークであるFlowIEを提案する。 長期の推論に苦しむ従来の拡散に基づく手法とは異なり、FlowIEは条件付き整流による線形多対一輸送マッピングを構築している。 この補正は確率伝達の軌跡を直線化し、推測を桁違いに加速させる。 この設計により、FlowIEはトレーニング済みの拡散モデルにおける豊富な知識を十分に活用することができ、様々な現実世界のアプリケーションに適しています。 さらに,Lagrange の Mean Value Theorem にインスパイアされた高速な推論アルゴリズムを考案し,経路推定を最適化するために中点接点方向を利用することにより,最終的に視覚的に優れた結果が得られることを示した。 これらの設計のおかげで、FlowIEは5ステップ未満の簡潔なシーケンス内で様々な拡張タスクを順応的に管理します。 私たちのコントリビューションは、合成および実世界のデータセットに関する包括的な実験を通じて厳格に検証され、提案したFlowIEの有効性と効率を明らかにする。 コードはhttps://github.com/EternalEvan/FlowIE.comで入手できる。

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