論文の概要: DR-BFR: Degradation Representation with Diffusion Models for Blind Face Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10508v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 15:24:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:33:36.573010
• Title: DR-BFR: Degradation Representation with Diffusion Models for Blind Face Restoration
• Title（参考訳）: DR-BFR:ブラインド顔復元のための拡散モデルによる劣化表現
• Authors: Xinmin Qiu, Bonan Li, Zicheng Zhang, Congying Han, Tiande Guo,
• Abstract要約: 低品質 (LQ) の顔画像から様々な劣化を分解する能力を持つ拡散モデルを開発した。 DR-BFRと呼ばれる新しい修復手法は、劣化表現(DR)とLQ画像からのコンテンツ特徴を取り入れることで、遅延拡散モデル(LDM)の認知を導く。 DR-BFRは、様々なデータセットに対して定量的かつ質的に最先端の手法を著しく上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.521850476177286
• License:
• Abstract: Blind face restoration (BFR) is fundamentally challenged by the extensive range of degradation types and degrees that impact model generalization. Recent advancements in diffusion models have made considerable progress in this field. Nevertheless, a critical limitation is their lack of awareness of specific degradation, leading to potential issues such as unnatural details and inaccurate textures. In this paper, we equip diffusion models with the capability to decouple various degradation as a degradation prompt from low-quality (LQ) face images via unsupervised contrastive learning with reconstruction loss, and demonstrate that this capability significantly improves performance, particularly in terms of the naturalness of the restored images. Our novel restoration scheme, named DR-BFR, guides the denoising of Latent Diffusion Models (LDM) by incorporating Degradation Representation (DR) and content features from LQ images. DR-BFR comprises two modules: 1) Degradation Representation Module (DRM): This module extracts degradation representation with content-irrelevant features from LQ faces and estimates a reasonable distribution in the degradation space through contrastive learning and a specially designed LQ reconstruction. 2) Latent Diffusion Restoration Module (LDRM): This module perceives both degradation features and content features in the latent space, enabling the restoration of high-quality images from LQ inputs. Our experiments demonstrate that the proposed DR-BFR significantly outperforms state-of-the-art methods quantitatively and qualitatively across various datasets. The DR effectively distinguishes between various degradations in blind face inverse problems and provides a reasonably powerful prompt to LDM.
• Abstract（参考訳）: ブラインドフェース修復(BFR)は、モデル一般化に影響を及ぼす広範囲の劣化タイプと度合いによって、根本的に挑戦されている。 拡散モデルの最近の進歩は、この分野でかなりの進歩を遂げた。 それでも重要な制限は、特定の劣化に対する認識の欠如であり、不自然な詳細や不正確なテクスチャといった潜在的な問題を引き起こす。 本稿では,低品質 (LQ) の顔画像から低品質 (LQ) の顔画像に分解を誘導する機能として,再構成損失を伴う教師なしのコントラスト学習により拡散モデルを装備し,特に復元画像の自然性の観点から,その性能を著しく向上させることを示す。 DR-BFRと呼ばれる新しい修復手法は、劣化表現(DR)とLQ画像からのコンテンツ特徴を取り入れることで、遅延拡散モデル(LDM)の認知を導く。 DR-BFRは2つのモジュールから構成される。 1) 劣化表現モジュール(DRM): このモジュールはLQ面からコンテンツ非関連特徴による劣化表現を抽出し, 対照的な学習と特別に設計されたLQ再構成により, 劣化空間の合理的な分布を推定する。 2)遅延拡散再生モジュール(LDRM):このモジュールは遅延空間における劣化特徴とコンテンツ特徴の両方を認識し,LQ入力から高品質な画像の復元を可能にする。 実験により,提案したDR-BFRは,様々なデータセットに対して定量的かつ定性的に,最先端の手法を著しく上回っていることが示された。 DRは、視覚面の逆問題における様々な劣化を効果的に区別し、LCMに対して合理的に強力なプロンプトを提供する。

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