論文の概要: Learning Efficient and Effective Trajectories for Differential Equation-based Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04811v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 07:46:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 01:47:52.534654
• Title: Learning Efficient and Effective Trajectories for Differential Equation-based Image Restoration
• Title（参考訳）: 微分方程式に基づく画像復元のための学習効率と効果的な軌跡
• Authors: Zhiyu Zhu, Jinhui Hou, Hui Liu, Huanqiang Zeng, Junhui Hou,
• Abstract要約: 我々は, この手法の軌道最適化を再構築し, 復元品質と効率の両立に焦点をあてる。 本稿では,複雑な経路を適応可能なサイズで複数の管理可能なステップに合理化するためのコスト対応トラジェクトリー蒸留法を提案する。 実験では提案手法の有意な優位性を示し, 最先端手法よりも最大2.1dBのPSNR改善を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.744840744491945
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The differential equation-based image restoration approach aims to establish learnable trajectories connecting high-quality images to a tractable distribution, e.g., low-quality images or a Gaussian distribution. In this paper, we reformulate the trajectory optimization of this kind of method, focusing on enhancing both reconstruction quality and efficiency. Initially, we navigate effective restoration paths through a reinforcement learning process, gradually steering potential trajectories toward the most precise options. Additionally, to mitigate the considerable computational burden associated with iterative sampling, we propose cost-aware trajectory distillation to streamline complex paths into several manageable steps with adaptable sizes. Moreover, we fine-tune a foundational diffusion model (FLUX) with 12B parameters by using our algorithms, producing a unified framework for handling 7 kinds of image restoration tasks. Extensive experiments showcase the significant superiority of the proposed method, achieving a maximum PSNR improvement of 2.1 dB over state-of-the-art methods, while also greatly enhancing visual perceptual quality. Project page: \url{https://zhu-zhiyu.github.io/FLUX-IR/}.
• Abstract（参考訳）: 微分方程式に基づく画像復元手法は,高品質な画像とトラクタブルな画像,例えば低品質な画像,ガウス分布を接続する学習可能な軌跡を確立することを目的としている。 本稿では, この手法の軌道最適化を改良し, 復元品質と効率の両立に焦点をあてる。 当初、我々は強化学習プロセスを通じて効果的な修復経路をナビゲートし、より正確な選択肢に向けて徐々に潜在的な軌道を操る。 さらに,反復サンプリングに伴うかなりの計算負担を軽減するため,複雑な経路を適応可能なサイズで複数の管理可能なステップに合理化するためのコスト対応トラジェクトリー蒸留を提案する。 さらに,このアルゴリズムを用いて基礎拡散モデル (FLUX) を12Bパラメータで微調整し,7種類の画像復元タスクを処理するための統一的な枠組みを構築した。 広汎な実験により提案手法の有意な優位性を示し,2.1dBのPSNR改善を実現するとともに,視覚の知覚品質を大幅に向上させた。 プロジェクトページ: \url{https://zhu-zhiyu.github.io/FLUX-IR/}。

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