Fugu-MT 論文翻訳(概要): DiffIR2VR-Zero: Zero-Shot Video Restoration with Diffusion-based Image Restoration Models

論文の概要: DiffIR2VR-Zero: Zero-Shot Video Restoration with Diffusion-based Image Restoration Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01519v1
Date: Mon, 1 Jul 2024 17:59:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-03 20:21:46.276803
Title: DiffIR2VR-Zero: Zero-Shot Video Restoration with Diffusion-based Image Restoration Models
Title（参考訳）: DiffIR2VR-Zero:拡散型画像復元モデルによるゼロショットビデオ再生
Authors: Chang-Han Yeh, Chin-Yang Lin, Zhixiang Wang, Chi-Wei Hsiao, Ting-Hsuan Chen, Yu-Lun Liu,
Abstract要約: 本稿では,事前学習画像復元拡散モデルを用いたゼロショット映像復元手法を提案する。本手法は,ゼロショット映像復元において最高の性能を発揮することを示す。本手法は任意の2次元復元拡散モデルで動作し,広範に再トレーニングを行うことなく,映像強調作業のための汎用的で強力なツールを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.604155873905048
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper introduces a method for zero-shot video restoration using pre-trained image restoration diffusion models. Traditional video restoration methods often need retraining for different settings and struggle with limited generalization across various degradation types and datasets. Our approach uses a hierarchical token merging strategy for keyframes and local frames, combined with a hybrid correspondence mechanism that blends optical flow and feature-based nearest neighbor matching (latent merging). We show that our method not only achieves top performance in zero-shot video restoration but also significantly surpasses trained models in generalization across diverse datasets and extreme degradations (8$\times$ super-resolution and high-standard deviation video denoising). We present evidence through quantitative metrics and visual comparisons on various challenging datasets. Additionally, our technique works with any 2D restoration diffusion model, offering a versatile and powerful tool for video enhancement tasks without extensive retraining. This research leads to more efficient and widely applicable video restoration technologies, supporting advancements in fields that require high-quality video output. See our project page for video results at https://jimmycv07.github.io/DiffIR2VR_web/.
Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習画像復元拡散モデルを用いたゼロショット映像復元手法を提案する。従来のビデオ復元手法では、異なる設定で再トレーニングを行う必要があり、様々な劣化タイプやデータセットをまたいだ限定的な一般化に苦慮することが多い。提案手法では,鍵フレームと局所フレームの階層的トークンマージ戦略と,光フローと特徴に基づく近接マッチング(ラテントマージ)を融合したハイブリッド対応機構を併用する。提案手法は, ゼロショット映像復元において最高性能を達成するだけでなく, 多様なデータセットや極端な劣化(超解像・高標準偏差映像復調化8$\times$8$\times$ Super- resolution and High-standard deviation video denoising)の一般化において, 訓練されたモデルを大幅に上回ることを示す。様々な挑戦的データセットの量的指標と視覚的比較を通して証拠を提示する。さらに,本手法は任意の2次元復元拡散モデルで動作し,広範に再トレーニングを行なわずに,映像強調作業のための汎用的で強力なツールを提供する。この研究は、高品質な映像出力を必要とする分野の進歩を支援する、より効率的で広く適用可能なビデオ復元技術をもたらす。ビデオ結果のプロジェクトページはhttps://jimmycv07.github.io/DiffIR2VR_web/にある。

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