論文の概要: Zero-Shot Low Light Image Enhancement with Diffusion Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13401v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 21:29:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 12:13:20.455326
• Title: Zero-Shot Low Light Image Enhancement with Diffusion Prior
• Title（参考訳）: 拡散先行によるゼロショット低光画像強調
• Authors: Joshua Cho, Sara Aghajanzadeh, Zhen Zhu, D. A. Forsyth,
• Abstract要約: 暗視画像変換タスクのための拡散モデルの生成挙動を制御・改善するための新しいゼロショット手法を提案する。 提案手法は,低照度画像強調作業における既存の最先端手法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.102429358229889
• License:
• Abstract: Balancing aesthetic quality with fidelity when enhancing images from challenging, degraded sources is a core objective in computational photography. In this paper, we address low light image enhancement (LLIE), a task in which dark images often contain limited visible information. Diffusion models, known for their powerful image enhancement capacities, are a natural choice for this problem. However, their deep generative priors can also lead to hallucinations, introducing non-existent elements or substantially altering the visual semantics of the original scene. In this work, we introduce a novel zero-shot method for controlling and refining the generative behavior of diffusion models for dark-to-light image conversion tasks. Our method demonstrates superior performance over existing state-of-the-art methods in the task of low-light image enhancement, as evidenced by both quantitative metrics and qualitative analysis.
• Abstract（参考訳）: 難解で劣化したソースから画像を強化する際に、美的品質と忠実さのバランスをとることが、計算写真の中核的な目的である。 本稿では,低照度画像強調処理(LLIE)について述べる。 拡散モデルは、その強力な画像強調能力で知られており、この問題には自然な選択である。 しかし、その深遠な生成前は幻覚を招き、存在しない要素を導入したり、元のシーンの視覚的意味を著しく変えたりすることもある。 本研究では,暗視画像変換タスクにおける拡散モデルの生成挙動を制御・改善するゼロショット手法を提案する。 本手法は,定量測定と定性解析の両方によって実証された,低照度画像強調作業における既存の最先端手法よりも優れた性能を示す。

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