Fugu-MT 論文翻訳(概要): FreeEnhance: Tuning-Free Image Enhancement via Content-Consistent Noising-and-Denoising Process

論文の概要: FreeEnhance: Tuning-Free Image Enhancement via Content-Consistent Noising-and-Denoising Process

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07451v1
Date: Wed, 11 Sep 2024 17:58:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-12 13:26:57.770401
Title: FreeEnhance: Tuning-Free Image Enhancement via Content-Consistent Noising-and-Denoising Process
Title（参考訳）: FreeEnhance: コンテンツ一貫性のあるノイズ・アンド・デノーミングプロセスによるチューニング不要な画像強調
Authors: Yang Luo, Yiheng Zhang, Zhaofan Qiu, Ting Yao, Zhineng Chen, Yu-Gang Jiang, Tao Mei,
Abstract要約: FreeEnhanceは、既製の画像拡散モデルを用いたコンテンツ一貫性のある画像強調のためのフレームワークである。ノイズ発生段階では、FreeEnhanceは、元の画像の高頻度パターンを保存するために、より周波数の高い領域により軽いノイズを加えるように考案されている。この段階では3つの目標特性を予測された雑音の規則化の制約として提示し,高精度で視覚的品質の高い画像の強調を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 120.91393949012014
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The emergence of text-to-image generation models has led to the recognition that image enhancement, performed as post-processing, would significantly improve the visual quality of the generated images. Exploring diffusion models to enhance the generated images nevertheless is not trivial and necessitates to delicately enrich plentiful details while preserving the visual appearance of key content in the original image. In this paper, we propose a novel framework, namely FreeEnhance, for content-consistent image enhancement using the off-the-shelf image diffusion models. Technically, FreeEnhance is a two-stage process that firstly adds random noise to the input image and then capitalizes on a pre-trained image diffusion model (i.e., Latent Diffusion Models) to denoise and enhance the image details. In the noising stage, FreeEnhance is devised to add lighter noise to the region with higher frequency to preserve the high-frequent patterns (e.g., edge, corner) in the original image. In the denoising stage, we present three target properties as constraints to regularize the predicted noise, enhancing images with high acutance and high visual quality. Extensive experiments conducted on the HPDv2 dataset demonstrate that our FreeEnhance outperforms the state-of-the-art image enhancement models in terms of quantitative metrics and human preference. More remarkably, FreeEnhance also shows higher human preference compared to the commercial image enhancement solution of Magnific AI.
Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ生成モデルの出現により、後処理として実行される画像強調は、生成した画像の視覚的品質を大幅に向上させると認識されるようになった。それでも、生成した画像を強化するために拡散モデルを探索することは簡単ではなく、元の画像のキー内容の視覚的外観を保ちながら、繊細な詳細を繊細に富む必要がある。本稿では,市販画像拡散モデルを用いたコンテンツ一貫性画像強調のための新しいフレームワーク,FreeEnhanceを提案する。技術的には、FreeEnhanceは、まず入力画像にランダムノイズを付加し、事前訓練された画像拡散モデル(すなわち遅延拡散モデル)を利用して、画像の詳細を識別し、拡張する2段階のプロセスである。ノイズ発生段階では、FreeEnhanceは、元の画像の高頻度パターン(例えば、エッジ、コーナー)を保存するために、高周波数の領域により軽いノイズを加えるように設計されている。この段階では3つの目標特性を予測された雑音の規則化の制約として提示し,高精度で視覚的品質の高い画像の強調を行う。 HPDv2データセットで実施された大規模な実験により、FreeEnhanceは定量的な測定値と人間の嗜好の観点から最先端の画像強調モデルより優れていたことが証明された。さらに驚くべきことに、FreeEnhanceは、Magnific AIの商用画像強調ソリューションと比較して、人間の好みも高い。

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