論文の概要: AGLLDiff: Guiding Diffusion Models Towards Unsupervised Training-free Real-world Low-light Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14900v2
- Date: Tue, 23 Jul 2024 06:56:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 12:09:42.241737
- Title: AGLLDiff: Guiding Diffusion Models Towards Unsupervised Training-free Real-world Low-light Image Enhancement
- Title（参考訳）: AGLLDiff:教師なし非教師なし実世界の低照度画像強調に向けての拡散モデル
- Authors: Yunlong Lin, Tian Ye, Sixiang Chen, Zhenqi Fu, Yingying Wang, Wenhao Chai, Zhaohu Xing, Lei Zhu, Xinghao Ding,
- Abstract要約: 本稿では,AGLLDiff (Atribute Guidance Diffusion framework) を提案する。
AGLLDiffはパラダイムをシフトし、通常光画像の露出、構造、色などの望ましい属性をモデル化する。
我々の手法は、歪みベースのメトリクスと知覚ベースのメトリクスの点で、現在の非教師なしのLIEメソッドよりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.274077278901494
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing low-light image enhancement (LIE) methods have achieved noteworthy success in solving synthetic distortions, yet they often fall short in practical applications. The limitations arise from two inherent challenges in real-world LIE: 1) the collection of distorted/clean image pairs is often impractical and sometimes even unavailable, and 2) accurately modeling complex degradations presents a non-trivial problem. To overcome them, we propose the Attribute Guidance Diffusion framework (AGLLDiff), a training-free method for effective real-world LIE. Instead of specifically defining the degradation process, AGLLDiff shifts the paradigm and models the desired attributes, such as image exposure, structure and color of normal-light images. These attributes are readily available and impose no assumptions about the degradation process, which guides the diffusion sampling process to a reliable high-quality solution space. Extensive experiments demonstrate that our approach outperforms the current leading unsupervised LIE methods across benchmarks in terms of distortion-based and perceptual-based metrics, and it performs well even in sophisticated wild degradation.
- Abstract（参考訳）: 既存の低照度画像強調法 (LIE) は合成歪みの解法において顕著な成功を収めてきたが、実際は不十分であることが多い。
この制限は、現実世界のLIEにおける2つの固有の課題から生じる。
1)歪んだ/クリーンな画像対の収集は、しばしば非現実的であり、時には不可能である。
2) 複雑な劣化を正確にモデル化すると,非自明な問題が発生する。
そこで本研究では,AGLLDiff(Atribute Guidance Diffusion framework)を提案する。
劣化過程を具体的に定義する代わりに、AGLLDiffはパラダイムをシフトし、通常光画像の露出、構造、色など、望ましい属性をモデル化する。
これらの属性は容易に利用でき、分解過程について仮定を課すことなく、拡散サンプリングプロセスは信頼性の高い高品質な解空間に導かれる。
大規模な実験により、我々の手法は、歪みベースおよび知覚ベースメトリクスの点で、現在の非教師なしのLIEメソッドよりも優れており、洗練された荒野劣化においてもうまく機能することを示した。
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