論文の概要: Single-image reflection removal via self-supervised diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20466v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 13:41:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:04:42.915490
• Title: Single-image reflection removal via self-supervised diffusion models
• Title（参考訳）: 自己教師付き拡散モデルによる単像反射除去
• Authors: Zhengyang Lu, Weifan Wang, Tianhao Guo, Feng Wang,
• Abstract要約: 本稿では,周期整合性と拡散確率モデル(DDPM)を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。 実験により,SIR$2のFlashベース反射除去(FRR)データセットと,新たに導入されたMRRデータセットに対する提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3838561104233342
• License:
• Abstract: Reflections often degrade the visual quality of images captured through transparent surfaces, and reflection removal methods suffers from the shortage of paired real-world samples.This paper proposes a hybrid approach that combines cycle-consistency with denoising diffusion probabilistic models (DDPM) to effectively remove reflections from single images without requiring paired training data. The method introduces a Reflective Removal Network (RRN) that leverages DDPMs to model the decomposition process and recover the transmission image, and a Reflective Synthesis Network (RSN) that re-synthesizes the input image using the separated components through a nonlinear attention-based mechanism. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method on the SIR$^2$, Flash-Based Reflection Removal (FRR) Dataset, and a newly introduced Museum Reflection Removal (MRR) dataset, showing superior performance compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 反射は、透明な表面から捉えた画像の視覚的品質を劣化させることが多く、反射除去法は、実世界のサンプルのペア不足に悩まされる。この記事では、サイクル一貫性と拡散確率モデル(DDPM)を組み合わせたハイブリッドアプローチを提案し、ペアのトレーニングデータを必要としない単一画像からの反射を効果的に除去する。 本手法では、DDPMを用いて分解過程をモデル化し、伝送画像を復元する反射除去ネットワーク(RRN)と、非線形注意機構により分離された成分を用いて入力画像を再合成する反射合成ネットワーク(RSN)を導入する。 実験により,SIR$^2$,Flashベース反射除去(FRR)データセット,新たに導入されたミュージアム反射除去(MRR)データセットに対して提案手法の有効性が示された。

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