論文の概要: Towards Flexible and Efficient Diffusion Low Light Enhancer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12346v1
- Date: Wed, 16 Oct 2024 08:07:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 17:07:36.210025
- Title: Towards Flexible and Efficient Diffusion Low Light Enhancer
- Title（参考訳）: フレキシブルかつ高効率な拡散型低光増幅器を目指して
- Authors: Guanzhou Lan, Qianli Ma, Yuqi Yang, Zhigang Wang, Dong Wang, Yuan Yuan, Bin Zhao,
- Abstract要約: 拡散に基づく低照度画像強調(LLIE)は、低照度画像の可視性向上に大きく成功している。
LLIE用に特別に設計されたステップ蒸留フレームワークである textbfDistilled textbfTrajectory (textbfReDDiT) を用いた textbfReflectance-aware textbfDiffusion を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.515393168075448
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Diffusion-based Low-Light Image Enhancement (LLIE) has demonstrated significant success in improving the visibility of low-light images. However, the substantial computational burden introduced by the iterative sampling process remains a major concern. Current acceleration methods, whether training-based or training-free, often lead to significant performance degradation. As a result, to achieve an efficient student model with performance comparable to that of existing multi-step teacher model, it is usually necessary to retrain a more capable teacher model. This approach introduces inflexibility, as it requires additional training to enhance the teacher's performance. To address these challenges, we propose \textbf{Re}flectance-aware \textbf{D}iffusion with \textbf{Di}stilled \textbf{T}rajectory (\textbf{ReDDiT}), a step distillation framework specifically designed for LLIE. ReDDiT trains a student model to replicate the teacher's trajectory in fewer steps while also possessing the ability to surpass the teacher's performance. Specifically, we first introduce a trajectory decoder from the teacher model to provide guidance. Subsequently, a reflectance-aware trajectory refinement module is incorporated into the distillation process to enable more deterministic guidance from the teacher model. Our framework achieves comparable performance to previous diffusion-based methods with redundant steps in just 2 steps while establishing new state-of-the-art (SOTA) results with 8 or 4 steps. Comprehensive experimental evaluations on 10 benchmark datasets validate the effectiveness of our method, consistently outperforming existing SOTA methods.
- Abstract（参考訳）: 拡散に基づく低照度画像強調(LLIE)は、低照度画像の可視性向上に大きく成功している。
しかし、反復サンプリングプロセスによってもたらされるかなりの計算負担は、依然として大きな懸念事項である。
トレーニングベースであれ、トレーニングフリーであれ、現在のアクセラレーション手法は、しばしばパフォーマンスを著しく低下させる。
その結果、既存の多段階教師モデルに匹敵する性能を持つ効率的な学生モデルを実現するためには、通常、より有能な教師モデルを再訓練する必要がある。
このアプローチでは、教師のパフォーマンスを高めるために追加のトレーニングが必要であるため、柔軟性がもたらされる。
これらの課題に対処するため、LLIE用に特別に設計されたステップ蒸留フレームワークである \textbf{Re}flectance-aware \textbf{D}iffusion with \textbf{Di}stilled \textbf{T}rajectory (\textbf{ReDDiT})を提案する。
ReDDiTは、教師のパフォーマンスを上回る能力を持ちながら、より少ないステップで教師の軌道を再現する学生モデルを訓練する。
具体的には、まず教師モデルから軌道デコーダを導入し、指導を行う。
その後、リフレクタンス対応軌道修正モジュールを蒸留工程に組み込んで、教師モデルからのより決定論的ガイダンスを可能にする。
本フレームワークは,従来の拡散法と同等の性能を2ステップで達成し,新しいSOTA(State-of-the-art)を8ステップないし4ステップで実現した。
提案手法の有効性を10のベンチマークデータセットで総合的に評価し,既存のSOTA法を一貫して上回る結果を得た。
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