論文の概要: Diffusion Priors for Variational Likelihood Estimation and Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17521v1
• Date: Wed, 23 Oct 2024 02:52:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-24 13:55:54.250475
• Title: Diffusion Priors for Variational Likelihood Estimation and Image Denoising
• Title（参考訳）: 変分類似度推定と画像デノーミングのための拡散先行手法
• Authors: Jun Cheng, Shan Tan,
• Abstract要約: 本稿では,現実の雑音に対処するために,逆拡散過程における適応的確率推定とMAP推定を提案する。 実世界の多様なデータセットの実験と分析により,本手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.548018200066858
• License:
• Abstract: Real-world noise removal is crucial in low-level computer vision. Due to the remarkable generation capabilities of diffusion models, recent attention has shifted towards leveraging diffusion priors for image restoration tasks. However, existing diffusion priors-based methods either consider simple noise types or rely on approximate posterior estimation, limiting their effectiveness in addressing structured and signal-dependent noise commonly found in real-world images. In this paper, we build upon diffusion priors and propose adaptive likelihood estimation and MAP inference during the reverse diffusion process to tackle real-world noise. We introduce an independent, non-identically distributed likelihood combined with the noise precision (inverse variance) prior and dynamically infer the precision posterior using variational Bayes during the generation process. Meanwhile, we rectify the estimated noise variance through local Gaussian convolution. The final denoised image is obtained by propagating intermediate MAP solutions that balance the updated likelihood and diffusion prior. Additionally, we explore the local diffusion prior inherent in low-resolution diffusion models, enabling direct handling of high-resolution noisy images. Extensive experiments and analyses on diverse real-world datasets demonstrate the effectiveness of our method. Code is available at https://github.com/HUST-Tan/DiffusionVI.
• Abstract（参考訳）: 低レベルのコンピュータビジョンでは、現実世界のノイズ除去が不可欠である。 拡散モデルの顕著な生成能力のため、最近の注目は画像復元作業における拡散先行の活用に向けられている。 しかし、既存の拡散先行法は単純なノイズタイプを考慮するか、近似後続推定に頼るかのいずれかであり、実世界の画像でよく見られる構造と信号依存ノイズに対処する際の効果を制限している。 本稿では,拡散先行条件を構築し,現実の雑音に対処するために,逆拡散過程における適応的確率推定とMAP推定を提案する。 本研究では、ノイズ精度(逆分散)と独立に分布する確率を導入し、生成過程の変動ベイズを用いて、高精度後部を動的に推定する。 一方,局所的なガウス畳み込みによって推定される雑音の分散を補正する。 最終識別画像は、更新された可能性と拡散前のバランスをとる中間MAP溶液を伝搬することによって得られる。 さらに,低分解能拡散モデルに先行する局所拡散について検討し,高分解能雑音像の直接処理を可能にする。 多様な実世界のデータセットに関する大規模な実験と分析により,本手法の有効性が示された。 コードはhttps://github.com/HUST-Tan/DiffusionVI.comで入手できる。

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