論文の概要: Taming Generative Diffusion Prior for Universal Blind Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11287v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 06:36:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:24.585330
• Title: Taming Generative Diffusion Prior for Universal Blind Image Restoration
• Title（参考訳）: 普遍的ブラインド画像復元に先立つ生成拡散のモデル化
• Authors: Siwei Tu, Weidong Yang, Ben Fei,
• Abstract要約: BIR-Dはマルチ誘導ブラインド画像復元を実現することができる。 また、複数の複雑な分解を行うイメージを復元し、実用的な応用を実証することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.106012295148947
• License:
• Abstract: Diffusion models have been widely utilized for image restoration. However, previous blind image restoration methods still need to assume the type of degradation model while leaving the parameters to be optimized, limiting their real-world applications. Therefore, we aim to tame generative diffusion prior for universal blind image restoration dubbed BIR-D, which utilizes an optimizable convolutional kernel to simulate the degradation model and dynamically update the parameters of the kernel in the diffusion steps, enabling it to achieve blind image restoration results even in various complex situations. Besides, based on mathematical reasoning, we have provided an empirical formula for the chosen of adaptive guidance scale, eliminating the need for a grid search for the optimal parameter. Experimentally, Our BIR-D has demonstrated superior practicality and versatility than off-the-shelf unsupervised methods across various tasks both on real-world and synthetic datasets, qualitatively and quantitatively. BIR-D is able to fulfill multi-guidance blind image restoration. Moreover, BIR-D can also restore images that undergo multiple and complicated degradations, demonstrating the practical applications.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像復元に広く利用されている。 しかし、従来のブラインド画像復元手法では、パラメータを最適化し、実際の応用を制限する一方で、分解のタイプを仮定する必要がある。 そこで本研究では,BIR-Dと呼ばれる汎用ブラインド画像復元に先立ち,最適化可能な畳み込みカーネルを用いて,拡散過程においてカーネルのパラメータを動的に更新し,複雑な状況下でもブラインド画像復元結果を得られるようにする。 さらに, 数学的推論に基づいて, 適応的指導尺度を選択するための実験式を提供し, 最適パラメータのグリッド探索の必要性を排除した。 実験により,我々のBIR-Dは,実世界および合成データセットにおいて,市販の教師なし手法よりも質的,定量的に,優れた実用性と汎用性を示した。 BIR-Dはマルチ誘導ブラインド画像復元を実現することができる。 さらに、BIR-Dは、複数の複雑な分解を行うイメージを復元し、実用的な応用を実証する。

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