論文の概要: MRIR: Integrating Multimodal Insights for Diffusion-based Realistic Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03635v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 04:55:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-08 19:11:48.486104
• Title: MRIR: Integrating Multimodal Insights for Diffusion-based Realistic Image Restoration
• Title（参考訳）: MRIR:拡散に基づくリアル画像復元のためのマルチモーダルインサイトの統合
• Authors: Yuhong Zhang, Hengsheng Zhang, Xinning Chai, Rong Xie, Li Song, Wenjun Zhang,
• Abstract要約: マルチモーダルなインサイトを持つ拡散型復元法であるMRIRを提案する。 テキストレベルでは、訓練済みのマルチモーダル大言語モデルのパワーを利用して、低品質の画像から意味のある意味情報を推測する。 視覚レベルでは、主にピクセルレベルの制御に焦点を合わせ、Pixelレベルのプロセッサと制御ネットを用いて空間構造を制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.47612023350466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realistic image restoration is a crucial task in computer vision, and the use of diffusion-based models for image restoration has garnered significant attention due to their ability to produce realistic results. However, the quality of the generated images is still a significant challenge due to the severity of image degradation and the uncontrollability of the diffusion model. In this work, we delve into the potential of utilizing pre-trained stable diffusion for image restoration and propose MRIR, a diffusion-based restoration method with multimodal insights. Specifically, we explore the problem from two perspectives: textual level and visual level. For the textual level, we harness the power of the pre-trained multimodal large language model to infer meaningful semantic information from low-quality images. Furthermore, we employ the CLIP image encoder with a designed Refine Layer to capture image details as a supplement. For the visual level, we mainly focus on the pixel level control. Thus, we utilize a Pixel-level Processor and ControlNet to control spatial structures. Finally, we integrate the aforementioned control information into the denoising U-Net using multi-level attention mechanisms and realize controllable image restoration with multimodal insights. The qualitative and quantitative results demonstrate our method's superiority over other state-of-the-art methods on both synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 現実的な画像復元はコンピュータビジョンにおいて重要な課題であり、拡散モデルを用いた画像復元は現実的な結果を生み出す能力から大きな注目を集めている。 しかし, 画像劣化の重大さや拡散モデルの制御不能さから, 生成画像の品質は依然として重要な課題である。 本研究では,画像復元に事前訓練した安定拡散を利用する可能性を探り,マルチモーダルな洞察を持つ拡散に基づく復元法であるMRIRを提案する。 具体的には,テキストレベルと視覚レベルという2つの観点から問題を考察する。 テキストレベルでは、訓練済みのマルチモーダル大言語モデルのパワーを利用して、低品質の画像から意味のある意味情報を推測する。 さらに,CLIP画像エンコーダと設計したRefine Layerを用いて,画像の詳細をサプリメントとしてキャプチャする。 視覚レベルでは、主にピクセルレベルの制御に焦点を当てる。 そこで我々は,Pixelレベルのプロセッサと制御ネットを用いて空間構造を制御する。 最後に、上記制御情報をマルチレベルアテンション機構を用いてデノイングU-Netに統合し、マルチモーダルインサイトによる制御可能な画像復元を実現する。 定性的かつ定量的な結果は,本手法が合成および実世界のデータセットにおいて,他の最先端手法よりも優れていることを示す。

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