論文の概要: Taming Diffusion Models for Image Restoration: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10353v2
- Date: Tue, 22 Oct 2024 12:31:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 20:35:12.591560
- Title: Taming Diffusion Models for Image Restoration: A Review
- Title（参考訳）: 画像復元のための拡散モデル
- Authors: Ziwei Luo, Fredrik K. Gustafsson, Zheng Zhao, Jens Sjölund, Thomas B. Schön,
- Abstract要約: 拡散モデルは、フォトリアリスティック画像復元のための低レベルコンピュータビジョンに適用されている。
本稿では,拡散モデルにおける鍵となる構成を導入し,拡散モデルを用いた一般的な赤外線課題の解法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.25759541950917
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion models have achieved remarkable progress in generative modelling, particularly in enhancing image quality to conform to human preferences. Recently, these models have also been applied to low-level computer vision for photo-realistic image restoration (IR) in tasks such as image denoising, deblurring, dehazing, etc. In this review paper, we introduce key constructions in diffusion models and survey contemporary techniques that make use of diffusion models in solving general IR tasks. Furthermore, we point out the main challenges and limitations of existing diffusion-based IR frameworks and provide potential directions for future work.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは生成的モデリングにおいて顕著な進歩を遂げており、特に人間の嗜好に適合する画像品質の向上に寄与している。
近年、これらのモデルは、画像のデノイング、デブロアリング、デハジングなどのタスクにおいて、写真リアリスティック画像復元(IR)のための低レベルコンピュータビジョンにも適用されている。
本稿では,拡散モデルにおける重要な構成について紹介し,拡散モデルを用いた一般的なIRタスクの解法について検討する。
さらに,既存の拡散型IRフレームワークの主な課題と限界を指摘している。
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