論文の概要: Personalized Generative Low-light Image Denoising and Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14327v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 20:43:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:31:35.772408
• Title: Personalized Generative Low-light Image Denoising and Enhancement
• Title（参考訳）: パーソナライズされた低照度画像のデノジングと強調
• Authors: Xijun Wang, Prateek Chennuri, Yu Yuan, Bole Ma, Xingguang Zhang, Stanley Chan,
• Abstract要約: 本稿では,異なるユーザ向けにカスタマイズされた拡散モデルを構築することにより,個人化生成デノベーション(PGD)を提案する。 私たちの中心となるイノベーションは、ギャラリーから人物の物理的属性を抽出するアイデンティティ一貫性のある物理バッファです。 幅広い低照度テストシナリオにおいて、PGDは優れた画像復調性能と高精細化性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2423254294855735
• License:
• Abstract: While smartphone cameras today can produce astonishingly good photos, their performance in low light is still not completely satisfactory because of the fundamental limits in photon shot noise and sensor read noise. Generative image restoration methods have demonstrated promising results compared to traditional methods, but they suffer from hallucinatory content generation when the signal-to-noise ratio (SNR) is low. Recognizing the availability of personalized photo galleries on users' smartphones, we propose Personalized Generative Denoising (PGD) by building a diffusion model customized for different users. Our core innovation is an identity-consistent physical buffer that extracts the physical attributes of the person from the gallery. This ID-consistent physical buffer provides a strong prior that can be integrated with the diffusion model to restore the degraded images, without the need of fine-tuning. Over a wide range of low-light testing scenarios, we show that PGD achieves superior image denoising and enhancement performance compared to existing diffusion-based denoising approaches.
• Abstract（参考訳）: スマートフォンのカメラは驚くほど良い写真を作り出すことができるが、低照度での撮影性能は、光子ショットノイズとセンサーリードノイズの基本的な限界のために、まだ完全に満足できるわけではない。 生成画像復元法は従来の手法と比較して有望な結果を示したが,信号対雑音比(SNR)が低い場合には幻覚コンテンツ生成に悩まされる。 ユーザのスマートフォン上でパーソナライズされた写真ギャラリーが利用できることを認識し,異なるユーザ向けにカスタマイズされた拡散モデルを構築することにより,パーソナライズドジェネレーティブ・デノイング(PGD)を提案する。 私たちの中心となるイノベーションは、ギャラリーから人物の物理的属性を抽出するアイデンティティ一貫性のある物理バッファです。 このID一貫性のある物理バッファは、微細調整を必要とせず、拡散モデルと統合して劣化した画像を復元できる強力な事前情報を提供する。 幅広い低照度試験シナリオにおいて,PGDは既存の拡散型復調法に比べて優れた画像復調性能と向上性能が得られることを示す。

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