論文の概要: Ultra-High-Definition Dynamic Multi-Exposure Image Fusion via Infinite Pixel Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11685v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 11:55:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:56:50.439061
• Title: Ultra-High-Definition Dynamic Multi-Exposure Image Fusion via Infinite Pixel Learning
• Title（参考訳）: 無限画素学習による超高精細ダイナミックマルチ露光画像融合
• Authors: Xingchi Chen, Zhuoran Zheng, Xuerui Li, Yuying Chen, Shu Wang, Wenqi Ren,
• Abstract要約: 動的シーンにおけるマルチ露光画像を融合する既存の手法は、低解像度画像のために設計されている。 本稿では,UHDマルチ露光ダイナミックシーン画像融合を実現するための新しい学習パラダイムを提案する。 提案手法は,UHD動的マルチ露光画像をリアルタイムに融合しながら,高品質な視覚性能を維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.536727716387446
• License:
• Abstract: With the continuous improvement of device imaging resolution, the popularity of Ultra-High-Definition (UHD) images is increasing. Unfortunately, existing methods for fusing multi-exposure images in dynamic scenes are designed for low-resolution images, which makes them inefficient for generating high-quality UHD images on a resource-constrained device. To alleviate the limitations of extremely long-sequence inputs, inspired by the Large Language Model (LLM) for processing infinitely long texts, we propose a novel learning paradigm to achieve UHD multi-exposure dynamic scene image fusion on a single consumer-grade GPU, named Infinite Pixel Learning (IPL). The design of our approach comes from three key components: The first step is to slice the input sequences to relieve the pressure generated by the model processing the data stream; Second, we develop an attention cache technique, which is similar to KV cache for infinite data stream processing; Finally, we design a method for attention cache compression to alleviate the storage burden of the cache on the device. In addition, we provide a new UHD benchmark to evaluate the effectiveness of our method. Extensive experimental results show that our method maintains high-quality visual performance while fusing UHD dynamic multi-exposure images in real-time (>40fps) on a single consumer-grade GPU.
• Abstract（参考訳）: デバイス画像解像度の継続的な改善により、UHD(Ultra-High-Definition)画像の人気が高まっている。 残念ながら、動的シーンにおけるマルチ露光画像を融合する既存の方法は、低解像度の画像のために設計されており、リソース制約されたデバイス上で高品質なUHD画像を生成するのに非効率である。 無限長のテキストを処理するためのLarge Language Model (LLM) に触発された超長文入力の制限を軽減するため,UHDマルチ露光ダイナミックシーン画像融合を実現するための新しい学習パラダイム,Infinite Pixel Learning (IPL) を提案する。 まず、入力シーケンスをスライスしてデータストリームを処理し、次に、KVキャッシュに類似したアテンションキャッシュ技術を開発し、最後に、デバイス上のキャッシュの記憶負担を軽減するためのアテンションキャッシュ圧縮手法を設計する。 さらに,本手法の有効性を評価するために,新しいUHDベンチマークを提案する。 広汎な実験結果から,UHD動的マルチ露光画像を1つのコンシューマグレードGPU上でリアルタイム(>40fps)にフェースしながら,高品質な視覚性能を維持できることが示された。

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