論文の概要: RAW-Diffusion: RGB-Guided Diffusion Models for High-Fidelity RAW Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13150v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 09:40:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:12:08.821199
• Title: RAW-Diffusion: RGB-Guided Diffusion Models for High-Fidelity RAW Image Generation
• Title（参考訳）: RAW拡散:高忠実RAW画像生成のためのRGB誘導拡散モデル
• Authors: Christoph Reinders, Radu Berdan, Beril Besbinar, Junji Otsuka, Daisuke Iso,
• Abstract要約: RGB画像でガイドされたRAW画像を生成するための新しい拡散法を提案する。 このアプローチは高忠実度RAW画像を生成し、カメラ固有のRAWデータセットの作成を可能にする。 提案手法を拡張してBDD100K-RAWとCityscapes-RAWデータセットを作成し,RAW画像におけるオブジェクト検出の有効性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.625376287612609
• License:
• Abstract: Current deep learning approaches in computer vision primarily focus on RGB data sacrificing information. In contrast, RAW images offer richer representation, which is crucial for precise recognition, particularly in challenging conditions like low-light environments. The resultant demand for comprehensive RAW image datasets contrasts with the labor-intensive process of creating specific datasets for individual sensors. To address this, we propose a novel diffusion-based method for generating RAW images guided by RGB images. Our approach integrates an RGB-guidance module for feature extraction from RGB inputs, then incorporates these features into the reverse diffusion process with RGB-guided residual blocks across various resolutions. This approach yields high-fidelity RAW images, enabling the creation of camera-specific RAW datasets. Our RGB2RAW experiments on four DSLR datasets demonstrate state-of-the-art performance. Moreover, RAW-Diffusion demonstrates exceptional data efficiency, achieving remarkable performance with as few as 25 training samples or even fewer. We extend our method to create BDD100K-RAW and Cityscapes-RAW datasets, revealing its effectiveness for object detection in RAW imagery, significantly reducing the amount of required RAW images.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける最近のディープラーニングアプローチは、主にRGBデータ犠牲な情報に焦点を当てている。 対照的に、RAW画像はよりリッチな表現を提供しており、特に低照度環境のような困難な環境では、正確な認識に不可欠である。 その結果、包括的なRAW画像データセットの需要は、個々のセンサーのための特定のデータセットを作成する労働集約的なプロセスとは対照的である。 そこで本研究では,RGB画像にガイドされたRAW画像を生成するための拡散に基づく新しい手法を提案する。 提案手法は,RGB入力から特徴抽出のためのRGB誘導モジュールを統合し,RGB誘導残差ブロックを用いた逆拡散プロセスにこれらの特徴を組み込む。 このアプローチは高忠実度RAW画像を生成し、カメラ固有のRAWデータセットの作成を可能にする。 4つのDSLRデータセットに対するRGB2RAW実験は、最先端の性能を示す。 さらに、RAW-Diffusionは例外的なデータ効率を示し、25のトレーニングサンプルまたはそれ以下で優れたパフォーマンスを実現している。 提案手法を拡張してBDD100K-RAWとCityscapes-RAWのデータセットを作成し、RAW画像におけるオブジェクト検出の有効性を明らかにし、必要なRAW画像の量を著しく削減する。

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