論文の概要: Are Conditional Latent Diffusion Models Effective for Image Restoration?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09324v2
• Date: Fri, 13 Dec 2024 04:51:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 11:42:58.249551
• Title: Are Conditional Latent Diffusion Models Effective for Image Restoration?
• Title（参考訳）: 条件付き潜時拡散モデルは画像復元に有効か?
• Authors: Yunchen Yuan, Junyuan Xiao, Xinjie Li,
• Abstract要約: CLDMは高いレベルの意味的相関を捉えるのに優れており、空間条件付きテキスト・ツー・イメージ生成のようなタスクに効果的である。 画像の知覚品質を高めることが目的であるIRにおいて、これらのモデルは劣化した画像と地上の真実画像の関係をモデル化することが困難である。 その結果, CLDMのスケーリングの利点にもかかわらず, 特に劣化の少ない場合には, 高い歪みや意味的偏差が生じることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.015770349327888
• License:
• Abstract: Recent advancements in image restoration increasingly employ conditional latent diffusion models (CLDMs). While these models have demonstrated notable performance improvements in recent years, this work questions their suitability for IR tasks. CLDMs excel in capturing high-level semantic correlations, making them effective for tasks like text-to-image generation with spatial conditioning. However, in IR, where the goal is to enhance image perceptual quality, these models face difficulty of modeling the relationship between degraded images and ground truth images using a low-level representation. To support our claims, we compare state-of-the-art CLDMs with traditional image restoration models through extensive experiments. Results reveal that despite the scaling advantages of CLDMs, they suffer from high distortion and semantic deviation, especially in cases with minimal degradation, where traditional methods outperform them. Additionally, we perform empirical studies to examine the impact of various CLDM design elements on their restoration performance. We hope this finding inspires a reexamination of current CLDM-based IR solutions, opening up more opportunities in this field.
• Abstract（参考訳）: 画像修復の最近の進歩は、条件付き潜時拡散モデル(CLDM)をますます採用している。 これらのモデルは近年顕著なパフォーマンス向上を示しているが、この研究はIRタスクに対する適合性に疑問を呈している。 CLDMは高いレベルの意味的相関を捉えるのに優れており、空間条件付きテキスト・ツー・イメージ生成のようなタスクに効果的である。 しかし、画像の知覚品質を高めることが目的であるIRにおいて、これらのモデルは低レベル表現を用いた劣化画像と地上の真理画像の関係をモデル化することが困難である。 現状のCLDMと従来の画像復元モデルとの比較実験を行った。 その結果、CLDMのスケーリングの利点にもかかわらず、特に従来の手法が優れている最小の劣化の場合、高い歪みと意味的偏差に悩まされていることが明らかとなった。 さらに, 各種CLDM設計要素が修復性能に及ぼす影響を実証的に検討した。 この発見が、現在のCLDMベースのIRソリューションの再検討のきっかけとなり、この分野のさらなる機会が開けることを願っている。

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