論文の概要: Image Motion Blur Removal in the Temporal Dimension with Video Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12604v1
• Date: Wed, 22 Jan 2025 03:01:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-23 13:30:26.633066
• Title: Image Motion Blur Removal in the Temporal Dimension with Video Diffusion Models
• Title（参考訳）: ビデオ拡散モデルを用いた側頭次元の画像運動ブラインド除去
• Authors: Wang Pang, Zhihao Zhan, Xiang Zhu, Yechao Bai,
• Abstract要約: 本研究では,動きのぼかしを時間的平均化現象として扱う新しい単一像デブロアリング手法を提案する。 私たちの中心となるイノベーションは、トレーニング済みの動画拡散トランスフォーマーモデルを利用して、多様な動きのダイナミクスを捉えることです。 合成および実世界のデータセットにおける実験結果から,本手法は複雑な動きのぼかしシナリオを損なう場合,既存の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.052019331122618
• License:
• Abstract: Most motion deblurring algorithms rely on spatial-domain convolution models, which struggle with the complex, non-linear blur arising from camera shake and object motion. In contrast, we propose a novel single-image deblurring approach that treats motion blur as a temporal averaging phenomenon. Our core innovation lies in leveraging a pre-trained video diffusion transformer model to capture diverse motion dynamics within a latent space. It sidesteps explicit kernel estimation and effectively accommodates diverse motion patterns. We implement the algorithm within a diffusion-based inverse problem framework. Empirical results on synthetic and real-world datasets demonstrate that our method outperforms existing techniques in deblurring complex motion blur scenarios. This work paves the way for utilizing powerful video diffusion models to address single-image deblurring challenges.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの動作遅延アルゴリズムは空間領域の畳み込みモデルに依存しており、カメラの揺らぎや物体の動きから生じる複雑な非線形のぼやけに悩まされている。 対照的に、動作のぼかしを時間平均化現象として扱う新しい単一像デブロアリング手法を提案する。 私たちの中心となるイノベーションは、トレーニング済みの動画拡散トランスフォーマーモデルを活用して、潜在空間内の多様な動きのダイナミクスを捉えることです。 明示的なカーネル推定を横取りし、多様な動作パターンを効果的に適応する。 拡散に基づく逆問題フレームワーク内にアルゴリズムを実装した。 合成および実世界のデータセットにおける実験結果から,本手法は複雑な動きのぼかしシナリオを損なう場合,既存の手法よりも優れていることが示された。 この研究は、強力なビデオ拡散モデルを利用して、シングルイメージの難解な課題に対処する方法を開拓する。

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